多传感器信息融合是一项彻底处理和优化由不同位置的几种类型的相似或不同传感器提供的所有数据资源的技术。一般的信号处理以及单个或多个传感器的监视和测量不同，它是基于多个传感器的测量结果的更高级别的完整决策过程。传感器信息融合是一种信息处理技术，用于在不同位置包括多个或多个传感器。着传感器技术，数据处理技术，软硬件技术以及工业化控制技术的发展，多传感器信息融合技术已经成为新兴的学科和技术。国对多传感器信息融合技术的研究已应用于工程信息的定位与识别。外，相信随着科学的发展，多传感器信息融合技术将成为用于综合处理和研究的专门技术，例如智能和精细的数据信息图像。传感器信息融合技术的基本原理类似于人脑对信息进行全面处理的过程：各种传感器结合了多层次，多空间信息的补充和优化的组合处理，最终对观测环境产生一个连贯的解释。此过程中，我们必须充分利用多源数据进行合理的控制和使用，信息融合的最终目标是根据来自多个源的信息的组合来生成更多有用的信息。
于每个传感器获得的单独的观察信息进行多层次和多方面的分析。仅要利用多个传感器的协同操作，而且还要全面处理来自其他信息源的数据，以提高整个传感器系统的智能性。据数据处理的不同方法，信息融合系统有三种类型的架构：分布式，集中式和混合式。
布式：首先，恒温阀芯对每个独立传感器获得的原始数据进行本地处理，然后将结果发送到信息融合中心进行智能优化和组合，以获得最终结果。尔曼滤波信息的处理过程通常是估计和校正，它在多传感器信息融合技术中的作用不仅是简单而特定的算法，而且是非常有用的系统处理方案。际上，它类似于许多系统中处理信息数据的方法。使用迭代数学递归计算方法来提供合并数据的统计最优估计，但所需存储和计算空间很小。
适用于数据处理的空间和速度受到限制的环境。KF分为两种类型：分散式卡尔曼滤波器（DKF）和扩展卡尔曼滤波器（EKF）。
DKF可以完全分散数据融合，而EKF可以有效克服数据处理错误和不稳定对信息融合过程的影响。
方法通过模仿人脑的结构和操作原理，将传感器获得的数据作为网络输入，并通过相应的机器或模型执行某些智能任务，从而消除了非目标参数的干扰。络学习。经网络方法在消除多个传感器协同工作中各种因素的交叉影响方面具有明显的效果。于编程，输出稳定。传感器信息融合技术不仅在军事应用中，而且在民用领域中都有广泛的应用。事应用是包括海洋监视系统和军事防御系统在内的多传感器信息融合技术的基石。民用领域，它主要用于智能处理和工业控制，其中包括机器人显微外科和医学（尤其是智能家居）中的疾病监测。
本理论体系和完善的融合算法有待改进。为大多数当前的融合技术都是在特定的应用领域中实现的。们需要针对实际问题建立直观的合并指南，恒温阀芯并形成有效的数据融合方案。息融合系统和方法的实施仍然引起许多问题。如，各种融合模型的实现以及各种传感器的资源分配和信息管理方法是信息融合领域现阶段要解决的关键技术。
息融合系统是一个大型的复杂系统，具有很大的不确定性，并且处理方法受到现有理论，技术和设备的限制。
管这是一门新兴学科，但许多理论还没有很好的基础。是，随着各种新兴学科和相关技术的发展，它将继续改进并变得更加实用。
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