针对复杂传感器网络环境中存在非高斯噪声和传感器测量信息缺失的现象，基于融合权值设计了分布式卡尔曼滤波器。利用最大相关熵准则来设计卡尔曼滤波器，解决非高斯噪声带来的影响。针对传感器测量信息缺失的现象，通过把一组二元随机变量建模为伯努利分布来描述。为了实现传感器节点之间的共识，采用协方差相交方法来进行分布式融合。此外，考虑到传统的权值设计方法难以提升信息融合的精度，因此通过引入虚拟估计误差和置信水平函数，权值以传感器置信水平的比例形式进行完全分布和自适应设计。仿真实验表明，所提算法在非高斯噪声和