多传感器信息融合是一门新兴的多学科交叉的前沿课题，近年来无论是在军用还是民用领域都得到了广泛关注和飞速发展。信息融合中的位置级融合也称跟踪级融合，是应用最多且最重要的环节；在此融合中主要有两项任务：一是关联，二是估计。 本文在假设目标探测、数据配准和关联已完成的前提下，通过对已有模型和算法的改进，研究了位置级融合中的状态估计，提出了一些改进算法。综述了信息融合及位置级融合的研究现状；对分布式多传感器不同维跟踪系统，给出了带反馈情况下的极大验后融合算法；考虑到出现无序量测情况及输入过程噪声和观测噪声的相关性，采用直接更新法，给出了一步延迟及任意步延迟量测条件下的状态最优估计算法；对于分布式多传感器跟踪系统，考虑到无序量测及相关噪声，采用直接更新法，给出了观测噪声最优估计算法，并通过系数加权方法对其进行融合估计。本文对所给出的算法均进行了数值仿真和分析，仿真表明了算法的可行性和有效性。最后对多传感器信息融合中的状态估计问题进行了展望。