多傳感器融合技術又稱傳感數據融合技術或者傳感器信息融合技術，是基于傳感器技術的飛速發展與工業、民用、軍事自動化需求不斷加深的前提下拓展出的新興技術領域。多傳感器技術是把分布在不同位置的多個同類或者不同類傳感器采集的局部數據經綜合分析，消除不同傳感器數據可能存在的冗余與矛盾，各類信息加以互補，降低檢測數據的不確定性與出錯率，獲得被測目標的一致性描述，從而提高控制系統的準確度與精準度的數據處理技術。多傳感器技術是傳感器技術的細分與前沿技術，目前在機械設備、建筑、遙感技術、醫學診斷、空中交通管制、機器人技術、海洋監測、地震監測等領域已有部分應用，為信息技術的智能處理提供了新的發展方向。

　　由于多傳感器融合技術是多層次信息融合，所以研究融合的拓撲結構十分必要。根據信息融合處理方式的不同，可以分為集中型、分散型、混合型、反饋型四種結構。

　　集中型融合結構的控制系統直接接收傳感器的原始信息，傳感器僅起到信息采集的作用，不預先對數據進行局部處理和壓縮，所以此種結構對信道容量要求較高。一般這種結構適用于小規模的融合系統。

　　分散型信息融合系統，各傳感器需要具備一定的運算與處理性能，采集的數據經壓縮后傳輸給控制系統。此結構冗余度高、計算負荷分配合理、信道壓力輕，但由于需要傳感器進行局部信息處理，可能會導致部分信息的丟失。這種結構適合于遠距離配置的多傳感器系統。

　　混合型信息融合系統吸收了分散型信息融合結構和集中型信息融合結構的優點，既有集中處理，又有分散處理，各傳感器信息均可多次利用。這一結構能得到比較理想的融合結果，適用于大型的多傳感器信息融合，但其結構復雜，計算量大。

　　當系統對處理的實時性要求較高的時候，如果試圖以最高的精度去融合傳感器采集的信息，則無論控制系統的運行速度多快都很難滿足要求。這時，利用信息的相對穩定性和原始積累對融合信息進行反饋再處理將是一種有效的途徑。當多傳感器系統對外部環境經過一段時間的感知，傳感系統的融合信息已能夠表述環境中的大部分特征，該信息對新的傳感器原始信息融合具有很好的指導意義。

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　　多傳感器融合技術不同于我們常說的傳感器集成技術。多傳感器融合技術是對多種傳感信息的采集、處理及其內在聯系進行綜合優化的技術。旨在得到各種信息的內在聯系和規律，剔除無用的和錯誤的信息，保留正確的和有用的成分，最終實現信息的優化。傳感器集成技術則是采用硅半導體技術，將傳感器敏感元件集成在芯片上，方便生產與使用。傳感器集成技術是傳感器微型化、批量化發展的產物，是硬件方面的融合與優化，同批次產品僅用于同一物理量的測量，功能單一。多傳感器技術則是對傳感器采集信息的融合與更高層次的綜合處理。

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　　多傳感器融合技術根據采集信息的不同以及數據處理層次的不同，可以分為數據層融合、特征層融合、決策層融合。

　　（1）數據級融合。針對傳感器采集的數據，依賴于傳感器類型，進行同類數據的融合。數據級的融合要處理的數據都是在相同類別的傳感器下采集，所以數據融合不能處理異構數據。

　　（2）特征級融合。特征級融合，指的是提取所采集數據包含的特征向量，用來體現所監測物理量的屬性，這是面向監測對象特征的融合。如在圖像數據的融合中，可以采用邊沿的特征信息，來代替全部數據信息。

　　（3）決策級融合。決策級融合，指的是根據特征級融合所得到的數據特征，進行一定的判別、分類，以及簡單的邏輯運算，根據應用需求進行較高級的決策，是高級的融合。決策級融合是面向應用的融合，在傳感網絡的具體數據融合實現中，可以根據應用的特點來選擇融合方式。

　　由于單一傳感器獲得的信息非常有限，而且，還要受到自身品質和性能的影響，若對各傳感器采集的信息進行單獨、孤立地處理，不僅會導致信息處理工作量的增加，而且，割斷了各傳感器信息間的內在聯系，造成信息資源的浪費，甚至可能導致決策失誤。因此，配備多種不同類型傳感器的融合技術更能滿足探測和數據采集的需要。隨著多傳感器融合研究與應用的深入,未來的多傳感器融合將會是一個更加復雜的信息處理過程。如何根據實際應用將各種軟硬件有機地結合在一起,為整個系統提供更加真實有效的信息反饋,這是未來多傳感器融合技術需要解決的主要問題。