随着无线通信技术的发展,工业传感网的应用主要体现在工业无线传感器网络领域。工业无线传感器网络技术在工业信息化领域的地位越来越重要,是无线传感器网络应用于工业界的主要体现。然而,嘈杂的工业现场环境,工业设备的相互干扰,无线通信链路阻塞等因素导致工业无线传感器网络的数据传输变得不可靠,在网络数据传输过程中,经常会出现数据包丢失等问题。本文主要以工业无线传感器网络中数据传输的可靠性为研究对象,从传感器节点的监测功能出发,以状态估计方法的设计为入手点。对于存在数据丢包的网络,主要进行了以下几个方面的研究:1.针对单传感器单通信信道的丢包网络,为了补偿数据包丢失,提出了一种在传感器端进行数据预处理的方案:把传感器一定时间段内所获得的量测信息进行组合,从而达到维度压缩的目的,使量测信息维度变为一个标量。然后,提出最小均方误差准则下的状态估计方法。对丢包情况下估计方法的收敛性进行分析,得到了估计误差协方差收敛的条件。进一步,通过仿真验证了所提估计方法可以有效地补偿数据丢包,减小估计误差,提高数据传输的可靠性。2.针对存在丢包的多传感器网络,由于传感网的数据融合可以减少能量的损失,因此本文研究了多传感器系统数据融合的特例分布式融合估计方法。在线性最小方差准则下,假设每个信道的丢包模型是独立的,先按照量测信息维度压缩条件下的估计方法得到局部最优估计器和局部最优估计误差协方差,再进行融合估计。给出了三种融合估计方法:基于量测信息维度压缩的按矩阵加权融合估计、基于量测信息维度压缩的批处理协方差交叉融合估计、基于量测信息维度压缩的序贯协方差交叉融合估计。3.结合具体的系统参数,通过仿真对基于量测信息维度压缩的三种分布式融合估计方法和基于间歇卡尔曼滤波的分布式融合估计方法进行比较,证明本文所提的估计方法的估计精度较好,可以减小估计误差,提高系统数据传输的可靠性。