本文研究了存在多传感器测量时滞的一类离散时间非线性随机系统的递归滤波问题。 延迟以多步异步的方式发生，并且假定每个传感器的延迟概率为或。 未知。 首先，建立了一个描述测量过程的新模型，在此基础上，开发了一种在已知延迟概率的情况下具有融合多传感器信息能力的新型粒子滤波器。 另外，在粒子滤波框架中引入了在线延迟概率估计模块，这导致了另一个新的滤波器，该滤波器可以在没有延迟概率的先验知识的情况下实现。 更重要的是，由于没有复杂的迭代操作，因此可以递归实现所得的滤波器，并且适合于许多实时应用。 仿真结果