An Outlier Detection Method Based on Mahalanobis Distance for Source Localization.
An Outlier Detection Method Based on Mahalanobis Distance for Source Localization.
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一种基于马氏距离的源定位离群点检测方法
DOI：
10.3390/s18072186
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发表时间：
2018-07-07
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
De Strycker L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yan Q;Chen J;De Strycker L
本文研究了由于到达角（AOA）异常值而导致的定位精度下降问题。将AOA的异常检测问题转化为对源位置估计集的检测问题，源位置估计集是通过提出的分割和贪婪替换方法得到的。然后引入基于稳健均值和协方差矩阵估计的马氏距离方法来识别位置集中的离群点。最后，提出了基于可靠概率和距离的加权最小二乘定位方法。仿真和实验结果表明，该方法优于代表性的方法时，不可靠的AOA。
This paper addresses the problem of localization accuracy degradation caused by outliers of the angle of arrival (AOA). The problem of outlier detection of the AOA is converted into the detection of the estimated source position sets, which are obtained by the proposed division and greedy replacement method. The Mahalanobis distance based on robust mean and covariance matrix estimation method is then introduced to identify the outliers from the position sets. Finally, the weighted least squares method based on the reliable probabilities and distances is proposed for source localization. The simulation and experimental results show that the proposed method outperforms representative methods when unreliable AOAs are present.
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DOI：
10.1109/tassp.1976.1162830
发表时间：
1976-01-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS SPEECH AND SIGNAL PROCESSING
影响因子：
--
作者：
KNAPP, CH;CARTER, GC
通讯作者：
CARTER, GC
影响因子：
2.5
作者：
Han, Guangjie;Xu, Huihui;Hara, Takahiro
通讯作者：
Hara, Takahiro
影响因子：
5.4
作者：
LEE, DD;KASHYAP, RL
通讯作者：
KASHYAP, RL
影响因子：
0.8
作者：
ROUSSEEUW, PJ;MOLENBERGHS, G
通讯作者：
MOLENBERGHS, G
影响因子：
14.9
作者：
Sayed, AH;Tarighat, A;Khajehnouri, N
通讯作者：
Khajehnouri, N