在无人机编队追踪地面移动目标的过程中,无人机通过雷达、视觉等传感器只能探测到目标相对于自身的运动状态。无人机编队要想准确估计出目标的运动状态,就必须准确估计出自身的运动状态。将编队中的无人机视为移动的传感器节点,将编队的通信链路视为传感器网络的通信拓扑,论文对无人机编队目标追踪过程中的状态估计问题进行了研究。提出了一种切换通信拓扑条件下的分布式信息加权卡尔曼一致性滤波算法,并给出了一种改进的低通一致性滤波器对目标的量测运动加速度进行低通一致性滤波,进而提高了对目标运动状态估计的动态性能。且推导出组合估计误差的切换线性系统,证明了该切换系统具有加权l₂增益的全局一致渐进稳定性,从而得出估计误差的收敛特性。提出了融合微机电捷联惯导系统、全球定位系统、磁力计和太阳矢量的组合导航姿态抗干扰联邦卡尔曼滤波算法。为了消除信息融合过程中受到干扰的磁场观测数据对俯仰和横滚姿态信息的影响,提出了一种利用磁力计对估计四元数偏航角分量矫正更新的方法,且通过构造欧拉角伪估计均方误差阵给出了一种欧拉角信息融合的方法。提出了一种利用光电池阵列的输出电流求解最小二乘和自适应最小二乘单位太阳矢量的方法。在光电池阵列装置存在故障或制作误差的情况下,求解的单元太阳矢量仍然具有较高的精度和容错性。为了验证算法的有效性,设计并制作了光电池阵列的实物装置,并将求解的单位太阳矢量用于辅助导航系统进行姿态估计。