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本文对多传感器数据融合的参数估计方法进行了了深入研究。文章首先对多传感器数据融合的基本理论，多传感器数据融合静态参数估计法进行了深入的介绍，重点研究了基于卡尔曼滤波的动态参数估计方法。单一卡尔曼滤波器在多传感器系统有大量冗余信息时，计算量剧增，实时性不能满足，而采用分散式滤波能够明显减少计算量，实时性能够得到满足。分散式滤波算法中研究了分布式卡尔曼数据融合和混合式卡尔曼滤波，分布式卡尔曼滤波算法比集中式卡尔曼融合算法、混合式卡尔曼滤波算法有更多的优点，且工程上易于实现。本文根据一致性检验原理提出了基于改进的一致性检验方法的分布式卡尔曼滤波器。提出了基于一致性检验的分布式自适应卡尔曼滤波器并应用在机动目标的跟踪中。