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不同的通信时间延迟和量测预处理时间,导致在实际的集中式多传感器融合跟踪系统中,常会出现多传感器量测数据不能按正常时序到达中心处理器的无序量测(OOSM)现象,中心处理器处理这类无序量测数据时将遇到负时间更新问题.针对单步延迟无序量测更新问题,从理论上分析了Bar-Shalom提出的A1算法的最优性,指出其最优性与过程噪声的离散化模型有关,证明A1算法在过程噪声直接离散化模型(DDM)下不是最优的,它仅是过程噪声连续离散化模型(DCM)下的最优滤波算法.提出了DDM条件下的一种改进算法,它能获得比A1