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针对非线性系统状态估计的有效融合问题，给出了一种基于不敏Kalman滤波的多传感器数据融合算法．首先，依据单传感器的量测利用不敏Kalman滤波器得到局部状态估计值；其次，依据模糊集合理论中隶属度的性质构建反映局部状态估计结果的支持度函数和支持度矩阵，进而实现对于各局部状态估计之间蕴含冗余和互补信息的充分提取；最终，通过对支持度矩阵的求解完成对于权重的合理选择．蒙特卡罗仿真验证了算法的有效性．