1.噪声相关的带偏差系统的并行式融合估计方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1.系统建模；

考虑了一类常见的带偏差多传感器系统为模型，系统过程噪声统计特性已知，存在相关噪声的系统的状态方程、偏差方程和量测方程描述如下：式中，k表示时刻；xk,bk和yi,k分别为系统n维状态向量、m维偏差向量和第i个传感器的p维观测向量； 和vi,k分别为系统状态噪声向量、系统偏差噪声向量和第i个传感器的量n×n p×n测噪声向量；Ak+1,k∈R 为状态转移矩阵；Ci,k∈R 为第i个传感器的状态观测矩阵；过程噪声、偏差噪声和量测噪声均是零均值高斯白噪声序列：vi,k～N(0,Vi,k)，且

步骤2.引入解相关技术，重新建立一种噪声不相关的等效模型；

由于状态噪声与量测噪声存在相关性，系统状态方程需要等效变换，重建过程如下所述：首先，在系统状态方程的加上N个为零的公式：

取 则新的状态噪声与偏差噪声、测量噪声不相关，即原系统等效模型为

步骤3.根据第i个量测方程，得到对系统状态的第i个噪声相关的两阶段卡尔曼滤波器的估计值，具体是：通过第i个噪声相关的两阶段卡尔曼滤波器得到无偏差状态、偏差的预测、估计值及其协方差矩阵，通过组合得到对系统状态的第i个噪声相关的两阶段卡尔曼滤波器的估计值；

步骤4.基于噪声相关的两阶段卡尔曼滤波器，对多传感器信息融合模式加入并行式融合模式；

基于多个无偏差滤波器的滤波估计信息，得到无偏差滤波器融合后的状态估计值及其协方差矩阵分别为：式中， 为第i个滤波器的无偏差滤波器融合后的状态估计值及其协方差矩阵；

基于多个偏差滤波器的滤波估计信息，得到偏差滤波器融合后的偏差估计值及其协方差矩阵分别为：式中，bi,k+1/k, 为第i个滤波器的偏差滤波器融合后的状态估计值及其协方差矩阵；

步骤5.将分别融合后的无偏差状态估计值和偏差估计值进行组合，得到系统状态的估计信息xk+1/k+1,