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现有的基于网络时延的融合算法大都直接套用传统的同步数据融合方法,因此会产生信息等待、资源闲置以及差的实时性能等问题。针对上述问题,在现有工作基础上,结合预测估计以及顺序加权融合技术,设计出了一种新的能适应网络时延的多传感器预测加权融合算法。该算法不仅能很好地解决现有基于时延的数据融合算法存在的诸多弊端,同时获得了良好的实时预测功能,并给出了新的基于网络时延的预测加权融合算法的推导过程,通过计算机仿真算例和理论分析来显示新算法的实用性和优越性。