Este artículo propuso una matriz de superficie de múltiples vistas para ampliar el campo de visión (FOV) de 45 grados x 45 grados a 72 grados x 75 grados y mejorar la precisión de estimación de la información de guía. Primero, se exploraron y analizaron las características de superposición del FOV en el diseño en forma de +- y en el diseño en forma de X, basándose en sensores de FOV circulares y rectangulares. En segundo lugar, se aplicó un procesamiento de normalización para obtener el valor de medición equivalente del sensor central y la distribución de error correspondiente. Con base en dicho valor de medición y distribución de error, se podría construir el modelo de filtrado, que podría resolver eficazmente el problema de variación en el número de observaciones causado por múltiples sensores. En tercer lugar, se propuso un filtro de Kalman extendido iterado multivariado (MIEKF) para aprovechar al máximo múltiples mediciones. Al iterar múltiples observaciones desiguales y hacer pleno uso de la información de distribución de error conocida, se encontró que el ruido de los datos filtrados se redujo de manera efectiva y se mejoró la precisión de estimación de la información de guía. Finalmente, con base en una simulación de trayectoria de 6 grados de libertad (6-DOF), se verificó la corrección y efectividad del método propuesto. Los resultados de la simulación muestran que el MIEKF puede mejorar la precisión de estimación del ángulo de línea de visión (LOS) en al menos un 30% y la precisión de estimación de la tasa de ángulo de LOS en casi un 80% en comparación con el EKF.