La fusione delle informazioni multi-sensore (MSIF) è un processo di elaborazione delle informazioni che utilizza la tecnologia informatica per analizzare e sintetizzare automaticamente informazioni e dati da multi-sensori o multi-fonte in base a determinati criteri per completare le decisioni e le stime richieste.

1. Il principio di base della tecnologia di fusione delle informazioni multi-sensore è proprio come il processo di elaborazione completa delle informazioni del cervello umano, che completa e ottimizza le informazioni di vari sensori in multi-livello e multi-spazio e infine produce una spiegazione coerente dell'ambiente di osservazione. In questo processo, dovremmo sfruttare appieno i dati multi-source per il controllo e l'uso razionale e l'obiettivo finale della fusione delle informazioni è quello di derivare informazioni più utili attraverso una combinazione multilivello e multifamperla di informazioni basate sulle informazioni di osservazione separate ottenute da ciascun sensore. Ciò non solo sfrutta il funzionamento cooperativo di più sensori, ma elabora anche in modo completo i dati da altre fonti di informazione per migliorare l'intelligenza dell'intero sistema di sensori.

2. La tecnologia di fusione delle informazioni per il sensore Multi è una tecnologia completa di elaborazione delle informazioni che utilizza i computer, che è di grande significato nella storia delle informazioni moderne. Può non solo elaborare rapidamente le informazioni diversificate, ma anche abbreviare i tempi di elaborazione delle informazioni, migliorare l'efficienza dell'analisi delle informazioni e ridurre i costi di raccolta delle informazioni. Esistono quattro caratteristiche principali: ridondanza, complementarità, tempestività e basso costo.

3.Doidondancy of Information: per una determinata caratteristica dell'ambiente, è possibile ottenere più informazioni attraverso più sensori (o più momenti diversi di un singolo sensore), che sono ridondanti e hanno affidabilità diversa. Attraverso l'elaborazione della fusione, è possibile estrarre informazioni più accurate e affidabili. Inoltre, la ridondanza delle informazioni può migliorare la stabilità del sistema, evitando così l'impatto sull'intero sistema causato dal fallimento di un singolo sensore.