本发明公开了一种基于信息一致性的稀疏信号重构方法，包括以下步骤：初始化传感器节点i在t时刻的相关参数，计算在t时刻的的初始信息向量vi(0)和信息矩阵Vi(0)；初始化传感器网络一致性速率因子λ和一致性迭代总次数K，交换网络中相邻节点的信息向量和信息矩阵进行一致性参数的计算；融合信息向量和信息矩阵，进行K次迭代，得到更新后的信息向量vi(K)和信息矩阵Vi(K)；用信息向量vi(K)和信息矩阵Vi(K)计算目标传感器节点t时刻的后验状态估计和后验信息矩阵利用和预测下一t+1时刻目标的先验状态估计和先验信息矩阵更新t+1时刻的信息向量vi(t+1)和信息矩阵Vi(t+1)；重复以上步骤，完成对目标的状态估计。本发明将伪测量技术融合到分布式卡尔曼滤波算法中，提高了稀疏信号重构的精度。