一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法

摘要

提出了一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法--鲁棒扩充算法.该算法从结构化数据区域出发,逐渐扩充模型数据集,并不断更新模型参数的估计,直至找到所有模型数据.在每次迭代中,使用C-Step方法对集合进行调整,从而保证了算法的鲁棒性.同时,提出了关于粗差数据和结构化数据分布的结构化密度假设,结合Mean Shift算法,完成对算法的初始位置选取.仿真结果表明,该算法可以有效地处理含有多个结构和大量离群样本的混杂数据,与现有算法相比,具有更强的鲁棒性和更高的精度.