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研究了存在传感器测量数据丢失的随机不确定系统状态估计问题，用概率已知的Bernoulli随机序列来描述丢包现象，并采用丢失测量数据的预测值进行丢包补偿，将不确定条件下的最优化问题表示为Min-Max问题，并通过引入拉格朗日算子，将Min-Max问题转化为受限条件下的Min-Min问题，进而实现了最优状态估计的求解。对所提算法的稳定性进行研究，推导了估计误差范数平方期望的上界，并给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件。最后通过仿真验证了所提算法的有效性。