为了有效融合多传感器冗余系统量测信息，使状态的估计值更接近于状态的真实值，实现高精度和高可靠性的状态估计，采取了基于最优加权的最小二乘算法、有限窗加权的最小二乘算法和自学习加权最小二乘算法，分别对多传感器实测数据进行融合处理，融合后数据的方差大幅度降低，估计精度显著提高。并与传统的最小二乘算法进行了仿真对比，结果表明，这3种方法较最小二乘算法融合精度更高，其中，自学习加权的最小二乘融合算法既考虑了历史数据的作用，又考虑了环境噪声和新的采样值的影响，增强了对噪声检测的敏感性，估计效果较好。