在无线传感器网络中，每个传感器的能量是有限的，通信过程中通过测量转换或计算消耗的能量通常比传感器本身的消耗高得多。因此，在能量有限的情况下，研究在确保测量精度的同时降低通信频率是很有必要的。而事件触发就是一种有效的降低通信频率的方法。与传统的时间触发方案相比，事件触发方案具有可以降低计算成本、传输消耗等优势。因此本文基于事件触发原理，对融合估计问题进行了相应的研究，主要工作如下:
　　(1)针对离散的线性、非线性系统，提出了基于事件触发的分布式多传感器网络框架。该传感器网络框架采用基于状态估计的触发机制，与基于观测的触发机制相比，状态估计触发机制包含更多的系统信息，使得触发判断条件更加合理。而估计部分则分别选用了卡尔曼滤波算法，CKF算法和UKF算法;
　　(2)采用假设检验的方法，利用标准正态分布、t分布原理为阈值的设定赋予意义，通过拒绝域的设定给出事件触发条件;
　　(3)基于所提出事件触发滤波算法，进一步研究了事件触发的多传感器系统融合问题。在融合中心，采用CI融合方法对触发传输的数据进行接收，对未触发数据进行预报或保持。与传统分布式融合滤波算法相比，所提出滤波算法能有效节省通信资源，提高工作效率，并可用于导航制导、大数据分析、智能制造系统等领域。