Multi-Sensor-Informationsfusion (MSIF) ist ein Informationsverarbeitungsprozess, der Computertechnologie nutzt, um Informationen und Daten von Multisensoren oder Multiquellen unter bestimmten Kriterien automatisch zu analysieren und zu synthetisieren, um die erforderlichen Entscheidungen und Schätzungen zu treffen.

1. Das Grundprinzip der Multisensor-Informationsfusionstechnologie ähnelt dem Prozess der umfassenden Informationsverarbeitung des menschlichen Gehirns, der die Informationen verschiedener Sensoren auf mehreren Ebenen und in mehreren Räumen ergänzt und optimiert und schließlich eine konsistente Erklärung liefert die Beobachtungsumgebung. In diesem Prozess sollten wir Daten aus mehreren Quellen für eine rationelle Kontrolle und Nutzung voll ausnutzen. Das ultimative Ziel der Informationsfusion besteht darin, durch mehrstufige und facettenreiche Kombination von Informationen auf der Grundlage der getrennten Beobachtungsinformationen nützlichere Informationen abzuleiten von jedem Sensor erhalten. Dabei wird nicht nur der kooperative Betrieb mehrerer Sensoren genutzt, sondern auch die Daten aus anderen Informationsquellen umfassend verarbeitet, um die Intelligenz des gesamten Sensorsystems zu verbessern.

2. Die Multisensor-Informationsfusionstechnologie ist eine umfassende Informationsverarbeitungstechnologie mithilfe von Computern, die in der modernen Informationsgeschichte von großer Bedeutung ist. Es kann nicht nur vielfältige Informationen schnell verarbeiten, sondern auch die Informationsverarbeitungszeit verkürzen, die Effizienz der Informationsanalyse verbessern und die Kosten für die Informationserfassung senken. Es gibt vier Hauptmerkmale: Redundanz, Komplementarität, Aktualität und niedrige Kosten.

3. Redundanz von Informationen: Für ein bestimmtes Merkmal der Umgebung können mehrere Informationen über mehrere Sensoren (oder mehrere verschiedene Momente eines einzelnen Sensors) erhalten werden, die redundant sind und unterschiedliche Zuverlässigkeit aufweisen. Durch die Fusionsverarbeitung können daraus genauere und zuverlässigere Informationen extrahiert werden. Darüber hinaus kann die Redundanz der Informationen die Stabilität des Systems verbessern und so die Auswirkungen auf das Gesamtsystem durch den Ausfall eines einzelnen Sensors vermeiden.