单个传感器只能从环境或被测物体中获取部分信息，而多传感器信息可以在融合后以完美，精确的方式反映环境的特征。传感器信息融合的原理。感器信息的融合也称为数据融合，通过从多信息的角度对不同传感器收集到的数据进行处理和综合，获得各种信息的内在联系和规律，从而消除信息。必要和不正确，并保留正确的信息。有用的成分，信息的最终优化。传感器融合的特征。益于信息融合技术，数种传感器提高了系统的生存能力和测量空间的尺寸，扩大了空间和时间的覆盖范围，提高了可信度，降低了模糊性。息，改进的检测性能和改进的空间分辨率。传感器应用。信息电子领域，通过综合和关联各种非线性和复杂环境因素的信息，可以从不同角度观察和探索世界。计算机领域，在信息融合的思想下，提出时空数据库是指不同类型的数据来自不同的空间位置，而时间是指数据库可以随着时间的推移适应客观环境的相应变化，这是计算机科学的重要研究方向。自动化领域，信息融合技术基于各种控制理论，利用模糊控制，智能控制，进化计算等系统理论，结合领域知识对生物学，经济学，社会，军事等进行定性和定量分析，主要用于工业公司的生产过程控制和生产管理供应，城市建设规划，交通管理，商业管理，财务和预报管理，地质和矿产资源管理，环境监测和保护，粮食作物生长的监测，天气预报和天气状况的预防灾难性的等涉及社会的宏观，微观和各行各业。先将被测物体转换为电信号，然后通过A / D转换将其转换为数字量，扫描后必须对电信号进行预处理，以滤除数据采集过程中的干扰和噪声。处理后的有用信号中提取特征，然后将数据合并；或者将数据直接合并到信号上，最后输出合并的结果。

　　息融合技术的核心技术主要体现在融合算法上，这是当前研究的重点。个数据集，然后解析对象的原始图像。基本的方法是贝叶斯估计和卡尔曼滤波。

　　叶斯估计方法。叶斯估计方法是在静态环境中合并低级多传感器数据的常用方法。适用于具有高斯噪声的不确定信息。设完成任务所需的环境特征由矢量f表示，并且传感器获得的数据信息由矢量d表示。d和f都可以视为随机向量。息融合的任务是从数据d导出和估计环境f。过贝叶斯公式知道，知道p（f d）和p（f）就足够了。于可以将p（d）视为归一化常数，使p（fd）·p（f）成为概率密度函数，因此p（df）是给定客观环境变量f的传感器。d相对于f的条件密度。已知环境条件和传感器性能时，p（f d）完全由确定环境和传感器原理的物理定律确定。综合约束方法中，反映客观环境和传感器性能和原理的各种约束主要反映在p（f d）中，反映主观经验知识的各种约束主要反映在p（f）中。尔曼滤波方法。尔曼滤波方法用于合并来自低级冗余传感器的实时动态数据。方法使用测量模型的统计特征来递归确定具有统计意义的合并数据的总量。果系统具有线性动力学模型，并且系统噪声和传感器噪声可以由具有高斯分布的白噪声模型表示，则KF将为融合数据提供唯一的统计最优估计。

　　展的数据存储和计算。成约束方法是合并传感器信息的最基本方法之一，但是它需要对多源数据的全局物理定律有很好的了解，才能精确地获得p（df），但是它需要预测前分布p（f）。过单独支持决策，通过重复应用组合规则，最终可以获得财团对所有数据和信息的某个决策的总体支持程度。

　　用证据组合进行数据融合的关键是建立一种通用的算法结构，以结合快速，可靠且易于实现的证据，并选择适当的数学方法来描述证据，决策和支持水平的概念。用的方法包括费率统计和Dempster-Shafer证据的推理。念。传感器信息融合技术是一种信息合成与处理技术，广泛应用于许多行业。文主要介绍了信息融合技术的原理，特点和应用，详细介绍了信息融合的关键技术，并给出了通用的融合方法。着电子信息技术的发展，信息融合技术将向集成化和智能化发展。们必须抓住机遇，提高融合技术水平，走在行业前沿。

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