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给出了带输入估计的卡尔曼滤波算法,比较了带输入估计的卡尔曼滤波算法和标准卡尔曼滤波算法的差别,在此基础上提出了一种最优加权的数据融合方法,分析了最优权值的分配原则,给出了最优加权下的多传感器融合算法。该算法首先计算出各个传感器当前的滤波精度,依据各传感器当前时刻的滤波精度分配权值,同时测量方差的时变特性使得每次测量信息得到充分的利用,通过仿真比较了该方法与平均分配权值方法效果的差别,实验结果表明了该算法的有效性。