器都有其独特的优越性，也有一定的局限性。迄今为止，没有任何一种传感器能够同时满足高可靠性、高稳定性、高精度和低成本的要求。但是各种传感器在性能上的差异与互补性却提示我们通过综合分析来自各个传感器的信息，来获取有效、可靠、完整的信息。采用这种方法，即使各个传感器所提供的信息有一定的误差和不确定性，但通过对它们提供的信息进行有效的综合，可以比任何单一传感器获取的信息更可靠、更完整。
多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。在多传感器系统中，各种传感器提供的信息可能具有不同的特征：时变的或者非时变的，实时的或者非实时的，快变的或者缓变的，模糊的或者确定的，精确的或者不完整的，可靠的或者非可靠的，相互支持的或者互补的，也可能是相互矛盾冲突的。多传感器信息融合的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感器的资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述。信息融合的目标是基于各传感器分离观测目标，通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。这是最佳协同作用的结果，它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势，来提高整个传感系统的有效性。
2信息融合的特点
同单一传感器相比，多传感器信息融合有以下几个方面的独特优势：1获取更准确的信息。多传感器对环境进行测量，获取大量信息，这些信息有很大的冗余性。对这些冗余信息进行融合可在总体上降低信息的不确定性。2获取更精确的信息。对多个传感器获取的大量信息进行融合，可有效地克服随机误差和外界干扰，提高了系统获取信息的精确度。3获取复杂的信息。多传感器协调使用可获取环境或物体的各种特征信息，通过融合可得到多特征、高层次的描述，即得到任何一种单一传感器很难获取或无法获取的信息。
f学院毕业论文（设计）
4降低系统成本。使用大量低成本传感器而不是少量高成本传感器，通过信息融合方法获取高质量信息，降低了系统成本。
5提高系统运行速度。使用多传感器，由于其信息的互补性、准确性和精确性，可大大地提高系统的反应能力。
6提高系统的可靠性。同时使用多传感器不仅增加了信息的冗余度，也增加了系统的可靠性，即使某一个传感器或某几个传感器失效，系统仍能正常工作。
3信息融合的级别
按照信息抽象的五个层次，融合可分为五级r