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对带未知噪声统计的多传感器系统，提出了基于相关方法的噪声统计在线估值器，进而提出了自校正Riccati方程和自校正Lyapunov方程。在按分量标量加权线性最小方差最优信息融合准则下，提出了自校正分量解耦融合Kalman滤波器，并用动态误差系统分析（DESA）方法证明了它收敛于最优分量解耦融合稳态Kalman滤波器，因而具有渐近最优性，它的精度比每个局部自校正Kalman滤波器精度高，且算法简单，便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。