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分析椭圆拟合应用中常用算法对噪声过于敏感、抗干扰能力差的缺点,提出一种鲁棒性较强的椭圆拟合算法。采用各点异性回归技术,建立误差与变量有关的(EIV)模型,根据数据矢量观测集合最优地估计线性EIV模型参数和数据矢量真值集合。实验结果表明,该算法精确度高,当初始值与真实值差距较大时,仍然可以快速、稳定地收敛。