Research of robustness of the cluster-variation method for identification of radio emission sources to anomalous and missing measurements in multi-position systems
Abstract
A study of the robustness of the cluster-variation method for identifying radio emission sources intended for use in multi-position triangulation systems under conditions of significant a priori uncertainty is carried out. The influence of anomalous measurements, data omissions, asynchrony of observations and unfavorable geometry of direction finders on the accuracy and reliability of coordinate measurement is considered. Quantitative indicators of robustness are introduced that characterize the probability of correct identification of a source, the root-mean-square estimation error and the maximum permissible levels of degradation of measurement information. Based on the results of numerical simulation, the dependences of accuracy on the proportion of gross errors and the number of available channels are obtained. It is shown that the cluster-variation approach ensures operability under conditions in which classical statistical methods become unstable.
- radio emission source
- triangulation complex
- robustness
- clustering
- anomalous measurements
- gross errors
- asynchrony
- stability
- coordinate measurement
Аннотация (на русском)
Исследование устойчивости кластерно-вариационного метода координатометрии к условиям неопределенности
Проведено исследование устойчивости кластерно-вариационного метода координатометрии источников радиоизлучения, предназначенного для применения в многопозиционных угломерных комплексах в условиях существенной априорной неопределенности. Рассмотрено влияние аномальных измерений, пропусков данных, асинхронности наблюдений и неблагоприятной геометрии расположения пеленгаторов на точность и надежность координатометрии. Введены количественные показатели устойчивости, характеризующие вероятность корректной координатометрии источника, среднеквадратическую ошибку оценивания и предельные допустимые уровни деградации измерительной информации. По результатам численного моделирования получены зависимости точности от доли грубых ошибок и числа доступных каналов. Показано, что кластерно-вариационный подход обеспечивает работоспособность в условиях, при которых классические статистические методы становятся неустойчивыми.
For citation
Golubev D.Y. Research of robustness of the cluster-variation method for identification of radio emission sources to anomalous and missing measurements in multi-position systems // Journal of Radio Electronics. – 2026. – No. 9. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2026.9.2
References
- Shirman Ya. D. Electronic Intelligence. – Moskov: Radiotekhnika, 2006.
- Bulychev Yu.G., Chepel E.N. Optimization of the cluster-variant method of constructing a multi-position direction finding system for conditions of a priori uncertainty // Avtomatika I Telemekhanika. – 2023. – No. 4. – P. 96–114.
- Bulychev Yu.G., Bulychev V.Yu., Golubev D.Yu. Robust method of coordinatometry of emitting targets based on a triangulation complex under conditions of uncertainty // Journal of Radio Electronics. – 2025. – № 8. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.8.5
- Huber P.J. Robust Statistics. New York: Wiley, 1981.
- Kuzmin S.Z. Digital Radar and Radio Navigation. – Moscow: Goryachaya Liniya-Nelecom, 2004.
- Van Trees H.L. Detection, Estimation, and Modulation Theory. Part I. New York: Wiley, 2001.
- Jain A.K., Murty M.N., Flynn P.J. Data clustering: A review // ACM Computing Surveys. 1999. – V. 31. – No. 3. – P. 264–323.
- Lance G.N., Williams W.T. A general theory of classificatory sorting strategies. 1. Hierarchical systems // Computer Journal. 1967. – V. 9. – No. 4. – P. 373–380.