Este documento estudia la estimación de estado de una clase de sistemas no lineales distribuidos. Se propone un nuevo método robusto de estimación de fusión de horizonte móvil distribuido (DMHFE) para manejar las incertidumbres acotadas en la norma y garantizar el rendimiento de la estimación. Con base en la relación dada entre una matriz de covarianza de estado y una matriz de covarianza de error, se pueden obtener valores estimados de los parámetros desconocidos en el modelo del sistema. Luego, se construye un algoritmo de optimización de estimación de horizonte móvil local utilizando los valores medidos de los nodos sensores mismos, la información medida de los nodos adyacentes y las estimaciones de estado previas. Al resolver el problema de optimización no lineal anterior, se obtiene una estimación de estado local óptima. A continuación, basado en la estrategia de fusión de intersección de covarianza (CI), las estimaciones de estado local óptimas enviadas al centro de fusión se fusionan para derivar estimaciones de estado óptimas. Además, se proporcionan las condiciones suficientes para la convergencia cuadrada de la norma del error de estimación de fusión. Finalmente, se emplea un ejemplo de simulación para demostrar la efectividad del algoritmo propuesto.