具有丢失观测多传感系统的信息融合滤波器的中期报告信息融合滤波器是一种广泛应用于多传感器系统的滤波器，可以将多个传感器获得的信息融合起来，减小噪声和误差，提高系统的准确性和健壮性。然而，在实际应用中，传感器可能会遭受故障或短暂失效，这时滤波器的性能可能会受到影响。因此，丢失观测（LostObservations，LO）多传感系统的信息融合滤波器成为了研究的热点。在本期报告中，我们介绍了当前丢失观测多传感系统的信息融合滤波器研究的一些进展。我们首先介绍了传统的信息融合滤波器的基本原理和应用，然后讨论了丢失观测对滤波器性能的影响及其挑战。接着，我们介绍了一些最新的丢失观测多传感系统的信息融合滤波器算法和技术，包括扩展卡尔曼滤波器（ExtendedKalmanFilter，EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UnscentedKalmanFilter，UKF）、粒子滤波器（ParticleFilter，PF）、融合滤波器（FusionFilter，FF）等。这些算法和技术都能够在一定程度上克服传感器丢失观测带来的负面影响，提高信息融合滤波器的性能和效果。最后，我们对丢失观测多传感系统的信息融合滤波器技术的未来研究方向和应用进行了展望。我们认为，未来的信息融合滤波器需要更加注重算法实时性、准确性和健壮性的统一，同时开发新的算法和技术，以适应实际应用场景的需求，例如制定针对特定系统的优化算法、开发基于复杂网络的信息融合滤波器等等。总之，丢失观测多传感系统的信息融合滤波器的研究是信息融合领域的一个重要方向，将对多传感器系统的可靠性、灵活性、效率和健壮性等方面产生积极影响。近年来，相关研究成果不断涌现，未来还将有更多创新和进步。