多传感器融合技术又称传感数据融合技术或者传感器信息融合技术，是基于传感器技术的飞速发展与工业、民用、军事自动化需求不断加深的前提下拓展出的新兴技术领域。多传感器技术是把分布在不同位置的多个同类或者不同类传感器采集的局部数据经综合分析，消除不同传感器数据可能存在的冗余与矛盾，各类信息加以互补，降低检测数据的不确定性与出错率，获得被测目标的一致性描述，从而提高控制系统的准确度与精准度的数据处理技术。多传感器技术是传感器技术的细分与前沿技术，目前在机械设备、建筑、遥感技术、医学诊断、空中交通管制、机器人技术、海洋监测、地震监测等领域已有部分应用，为信息技术的智能处理提供了新的发展方向。

　　由于多传感器融合技术是多层次信息融合，所以研究融合的拓扑结构十分必要。根据信息融合处理方式的不同，可以分为集中型、分散型、混合型、反馈型四种结构。

　　集中型融合结构的控制系统直接接收传感器的原始信息，传感器仅起到信息采集的作用，不预先对数据进行局部处理和压缩，所以此种结构对信道容量要求较高。一般这种结构适用于小规模的融合系统。

　　分散型信息融合系统，各传感器需要具备一定的运算与处理性能，采集的数据经压缩后传输给控制系统。此结构冗余度高、计算负荷分配合理、信道压力轻，但由于需要传感器进行局部信息处理，可能会导致部分信息的丢失。这种结构适合于远距离配置的多传感器系统。

　　混合型信息融合系统吸收了分散型信息融合结构和集中型信息融合结构的优点，既有集中处理，又有分散处理，各传感器信息均可多次利用。这一结构能得到比较理想的融合结果，适用于大型的多传感器信息融合，但其结构复杂，计算量大。

　　当系统对处理的实时性要求较高的时候，如果试图以最高的精度去融合传感器采集的信息，则无论控制系统的运行速度多快都很难满足要求。这时，利用信息的相对稳定性和原始积累对融合信息进行反馈再处理将是一种有效的途径。当多传感器系统对外部环境经过一段时间的感知，传感系统的融合信息已能够表述环境中的大部分特征，该信息对新的传感器原始信息融合具有很好的指导意义。

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　　多传感器融合技术不同于我们常说的传感器集成技术。多传感器融合技术是对多种传感信息的采集、处理及其内在联系进行综合优化的技术。旨在得到各种信息的内在联系和规律，剔除无用的和错误的信息，保留正确的和有用的成分，最终实现信息的优化。传感器集成技术则是采用硅半导体技术，将传感器敏感元件集成在芯片上，方便生产与使用。传感器集成技术是传感器微型化、批量化发展的产物，是硬件方面的融合与优化，同批次产品仅用于同一物理量的测量，功能单一。多传感器技术则是对传感器采集信息的融合与更高层次的综合处理。

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　　多传感器融合技术根据采集信息的不同以及数据处理层次的不同，可以分为数据层融合、特征层融合、决策层融合。

　　（1）数据级融合。针对传感器采集的数据，依赖于传感器类型，进行同类数据的融合。数据级的融合要处理的数据都是在相同类别的传感器下采集，所以数据融合不能处理异构数据。

　　（2）特征级融合。特征级融合，指的是提取所采集数据包含的特征向量，用来体现所监测物理量的属性，这是面向监测对象特征的融合。如在图像数据的融合中，可以采用边沿的特征信息，来代替全部数据信息。

　　（3）决策级融合。决策级融合，指的是根据特征级融合所得到的数据特征，进行一定的判别、分类，以及简单的逻辑运算，根据应用需求进行较高级的决策，是高级的融合。决策级融合是面向应用的融合，在传感网络的具体数据融合实现中，可以根据应用的特点来选择融合方式。

　　由于单一传感器获得的信息非常有限，而且，还要受到自身品质和性能的影响，若对各传感器采集的信息进行单独、孤立地处理，不仅会导致信息处理工作量的增加，而且，割断了各传感器信息间的内在联系，造成信息资源的浪费，甚至可能导致决策失误。因此，配备多种不同类型传感器的融合技术更能满足探测和数据采集的需要。随着多传感器融合研究与应用的深入,未来的多传感器融合将会是一个更加复杂的信息处理过程。如何根据实际应用将各种软硬件有机地结合在一起,为整个系统提供更加真实有效的信息反馈,这是未来多传感器融合技术需要解决的主要问题。