將DInCIKF擴展到時變系統以應對更複雜的實際應用場景，可以考慮以下幾個步驟：
動態模型的調整：在時變系統中，系統的動態模型可能會隨時間變化。因此，需要根據實際情況調整狀態轉移矩陣和觀測矩陣，以反映系統的時變特性。
自適應濾波器設計：引入自適應濾波技術，使DInCIKF能夠根據環境變化自動調整其參數。這可以通過在線學習算法來實現，根據歷史數據和當前觀測自動更新協方差矩陣和噪聲模型。
時間序列分析：利用時間序列分析技術，對系統的歷史數據進行建模，從而預測未來的狀態變化。這可以幫助DInCIKF在進行狀態估計時考慮到時間的影響。
多模型融合：在時變系統中，可能存在多種不同的動態模型。可以採用多模型融合的方法，根據當前的環境和系統狀態選擇最合適的模型進行估計，從而提高系統的靈活性和準確性。
增強的通信協議：在時變環境中，智能體之間的通信可能會受到影響。因此，需要設計更為靈活的通信協議，以確保在不同的環境條件下，智能體能夠有效地交換信息。
通過這些方法，可以有效地將DInCIKF擴展到時變系統，從而提高其在複雜實際應用場景中的適應性和性能。