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。