1.一种传感器数据融合模型方法，其特征在于，所述方法包括：
将至少两类传感器针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到每类所述传感器对应的第一时刻状态估计，其中，所述第一时刻为第二时刻的上一时刻；
根据每类所述传感器对应的所述第一时刻状态估计和每类所述传感器的第二时刻观察数据得到每类所述传感器对应的第二时刻状态估计；
将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并之前，所述方法还包括：
获取所有所述传感器对应的第一时刻系统状态控制量；
根据所述第一时刻系统状态控制量得到所有所述传感器对应的第二时刻系统状态控制量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计，包括：
根据将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计、所有所述传感器对应的第二时刻系统状态控制量，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，将至少两类传感器针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到每类所述传感器对应的第一时刻状态估计，包括：
根据在马尔可夫过程中，每类所述传感器对应的转移概率矩阵及系统初始状态控制量计算得到所述每类传感器对应的第一时刻系统状态控制量；
根据每类所述传感器对应的所述第一时刻系统状态控制量和每类所述传感器的对应的所述第一时刻观测数据得到每类所述传感器对应的所述第一时刻状态估计。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计，包括：
获取每类所述传感器对应的预设权重值；
根据所述每类所述传感器对应的所述预设权重值合并每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计，以得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。
6.一种传感器数据融合方法，其特征在于，所述方法包括：
将至少两类传感器在针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到所有所述传感器对应的第一时刻总状态估计，其中，所述第一时刻为第二时刻的上一时刻；
根据所有所述传感器对应的所述第一时刻总状态估计获得所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。
7.一种传感器数据融合装置，其特征在于，所述装置包括：
第一混合模块，用于将至少两类传感器在针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到每类所述传感器对应的第一时刻状态估计，所述第一时刻为第二时刻的上一时刻；
第一计算模块，用于根据每类所述传感器对应的所述第一时刻状态估计和每类所述传感器的第二时刻观察数据得到每类所述传感器对应的第二时刻状态估计；
合并模块，用于将每类所述传感器对应的所述第二时刻状态估计合并，得到所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。
8.一种传感器数据融合装置，其特征在于，所述装置包括：
第二混合模块，用于将至少两类传感器在针对目标观测对象的第一时刻观测数据混合并得到所有所述传感器对应的第一时刻总状态估计，其中，所述第一时刻为第二时刻的上一时刻；
第二计算模块，用于根据所有所述传感器对应的所述第一时刻总状态估计获得所有所述传感器对应的第二时刻总状态估计。
9.一种传感器数据融合设备，其特征在于，所述设备包括：
处理器；以及
存储器，配置用于存储机器可读指令，所述指令在由所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的传感器数据融合方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的传感器数据融合方法。