1.一种协议调度下多传感器信息融合的系统状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S101.建立多传感器信息融合的系统状态空间模型；

多传感器信息融合的系统状态空间模型包括状态方程与量测方程，其状态方程为：其中，k表示采样时刻； 为系统的状态向量， 表示nx维欧氏空间；g(k，xk)、均表示具有二阶连续偏导数的nx维向量值函数；

ds(k‑s，xk‑s)表示具有二阶连续偏导数的nx维向量值函数；

Bk为已知的时变矩阵；wk为未知的有界噪声，且满足wk∈<0，Wk>，<0，Wk>表示已知的全对称多胞形，其中，Wk表示全对称多胞形<0，Wk>的外形矩阵；

均为已知的非负整数， 表示 与 中的最大值；

表示已知的全对称多胞形，其中，cp表示全对称多胞形的中心，Xp表示全对称多胞形的外形矩阵；

设系统由S组传感器进行测量，其中，第q组传感器的量测方程 为：其中，Cq，k为已知的时变矩阵；vq，k为有界噪声，且满足vq，k∈<0，Vq，k>，<0，Vq，k>为已知的全对称多胞形，Vq；k表示全对称多胞形<0，Vq，k>的外形矩阵；

步骤S102.各组传感器的测量输出分别使用一个网络通道送至估计器，在网络通道中使用TOD协议进行调度，建立协议调度下的量测输出模型；

将第q组传感器的输出方程 按分量划分为nq个数据包，如公式(3)所示；

其中， 分别为 的第1个、第2个，···，第nq个数据包；使用TOD协议调度第q组传感器的输出方程 的各个数据包接入网络通道的次序；

以τq，k表示在时刻k允许接入网络通道的数据包的编号，τq，k由公式(4)确定；

其中， 为已知的正定矩阵； 为第s1个数据包在距离k时刻最接近的上一次发送时刻的输出值； 为令函数 取得最大值的s1；

二次函数 描述第s1个数据包在时刻k接入网络通道的迫切程度，公式(4)表示令二次函数取得最大值的数据包获得接入网络通道的权限；

在TOD协议调度下，估计器收到的来自于系统的第q个传感器的输出yq，k记为：为与协议调度有关的对角矩阵，I为单位矩阵；

对于q1＝1，2，···，S，式中，函数 用来选择接入网络通道的数据包，具体地，在时刻k获得接入通道权限的数据包的编号为q1时，函数 定义为1；否则，函数 定义为0；

oq，k∈<0，Oq，k>为有界的通道噪声，<0，Oq，k>为已知的全对称多胞形，Oq，k表示全对称多胞形<0，Oq，k>的外形矩阵；由公式(5)得到，估计器收到的来自于各组传感器的输出为：其中，

Φk＝diag{Φ1，k，Φ2，k，…，ΦS，k}，公式(6)给出了估计器接收到的TOD协议调度下来自于各组传感器的量测信息；

步骤S103.计算系统状态的一步预测值及一步预测误差所在的全对称多胞形；

给定系统状态的估计值的初始值，如公式(7)所示；

其中， 表示在时刻i系统状态xi的估计值；

对于时刻k，令 表示系统状态的估计误差；

设在时刻k的估计值，以及估计误差所在的全对称多胞形，分别如公式(8)和(9)所示；

计算出在时刻k，系统状态的一步预测值 如公式(10)所示；

其中， 以及 均由公式(8)给出；

同时计算出一步预测误差 所在的全对称多胞形 即有

其中，全对称多胞形 的中心由下式递推计算：其中， 以及 分别表示k时刻、 时刻以及k‑s时刻的估计误差所在的全对称多胞形的中心点， 以及 均由公式(9)给出；

中的上标l，表示矩阵 来自于泰勒展开的线性项；

全对称多胞形 的外形矩阵 由公式(13)计算得到；

其中， 由公式(9)给出；

表示一个范数有界的不确定矩阵， 满足 且其各分量的绝对值的最大值不大于1；

其中， 为矩阵 的无穷范数；

对于i＝1，2，…，nx，其中， 表示在区间[0，1]上取值的未知变量；

由公式(9)给出；

表示矩阵 的无穷范数，

对于给定的任意向量 矩阵函数 由下式计算；

gi(t，xk)表示g(t，xk)的第i个分量；xi，k表示xk的第i个分量，xj，k表示xk的第j个分量；

其中， 由公式(9)给出；

其中，矩阵 中的参数由公式(9)给出；

带有上标r的参数 中，上标r表示该参数对应泰勒展开的高阶项；其中， 范数有界的不确定矩阵，满足 且其各分量的绝对值的最大值不大于1；

其中， 表示矩阵 的无穷范数；

对于i＝1，2，…，nx，其中， 表示在区间[0，1]上取值的未知变量； 由公式(9)给出；

表示矩阵 的无穷范数；

其中， 表示 的第i个分量；

表示 的第i个分量， 表示 的第j个分量；

对于

对于 表示范数有界的不确定矩阵，其满足 且其各分量的绝对值的最大值不大于1；

对于i＝1，2，…，nx，其中， 表示在区间[0，1]上取值的未知变量； 由公式(9)给出；

表示矩阵 的无穷范数，

dsi(t，xk‑s)为ds(t，xk‑s)的第i个分量；xi，k‑s为xk‑s的第i个分量，xj，k‑s为xk‑s的第j个分量；

步骤S104.计算估计器参数；

估计器参数Lk+1由公式(14)进行计算得到；

其中，

对于q＝1，2，···，S， 表示第q个传感器的量测矩阵的转置，它们由公式(2)给出；

Vk+1＝diag{V1，k+1，V2，k+1，···，VS，k+1}，该对角矩阵的所有对角元均为已给出的相应量测噪声所在全对称多胞形的生成矩阵；

Ok+1＝diag{O1，k+1，O2，k+1，···，OS，k+1}，该对角矩阵的所有对角元均为已给出的相应通道噪声所在全对称多胞形的生成矩阵；

为全对称多胞形 的外形矩阵；

步骤S105.计算TOD协议调度下多传感器信息融合的系统状态估计值，估计误差所在的全对称多胞形，进而计算出系统状态的上界与下界；

系统在k+1时刻的状态估计值由下式给出：其中， 表示由公式(10)给出的在k时刻对系统状态的一步预测值；

系统状态估计值的初始值由公式(7)给出；

在k+1时刻的状态的估计误差 满足公式(16)；

即估计误差 属于全对称多胞形其中，全对称多胞形 的中心点 由公式(17)进行计算；

全对称多胞形 的生成矩阵 由公式(18)计算系统状态的上界与下界：系统状态的上界为

系统状态的下界为

其中， 是一个对角矩阵，该对角矩阵的第b个对角元等于矩阵 的第b行全部元素的绝对值之和，b∈{1，2，···，nx}； 表示一个所有元素都是1的nx维列向量；

当估计器的估计器参数采用公式(14)时，由公式(16)求得的全对称多胞形的F半径最小，因此，能够保证较好的系统状态估计性能。