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针对基础矩阵常用算法对噪声过于敏感、抗干扰能力差等缺点,基于误差与变量相关(Errors-in-Variables,EIV)模型提出1种新的鲁棒性基础矩阵估计算法.该算法采用各点异性回归技术,建立EIV模型,依据数据矢量观测集合最优地估计EIV模型参数和数据矢量真值集合.实验结果表明,在存在较大噪声干扰的条件下,此算法仍能较为准确地估计基础矩阵,具有良好的鲁棒性和较快的运算速度.