提出一种新的基于无线传感网络的事件触发卡尔曼一致性滤波（ET-KCF）算法。该算法基于信息新鲜度，通过计算采样信息的信息年龄（age of information，AoI）度量信息的新鲜度。该算法集成传统的事件触发机制、信息新鲜度计算方法和卡尔曼一致性滤波（KCF）算法，可以更有效地估计飞机舱内的污染物浓度。该方法还考虑了数据包丢失和通信路径丢失对信息传输的影响，提出一种基于AoI约束的ET-KCF阈值选择方法，将每个数据包的AoI与系统最小平均AoI比较。该方法减少了对过期信息的传输，大大降低了网络能耗。最后，利用李雅普诺夫稳定性理论和矩阵理论证明了算法的收敛性。仿真结果表明，与现有KCF算法相比，该算法具有更好的容错性，与其他ET-KCF算法相比，其功耗更低。
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