信息融合不是简单的对所得到的信息进行简单的判断，它是可以对个方向穿过来的信息进行一个综合，联系和相干的简单处理，而实现对研究目标的定位和特征定性，同时也可以反映出目标的威胁评估和态势估计。信息融合它是传感器或者知识库之类的传感器的一个中间处理技术和工具，并能在最终处理前做出一个简单的结论，为了更多的不仅仅是使用一个单一的信息源或多源信息的合作以获得更准确和更强大的性能。
现在，信息融合的一般定义一般可以认为是：使用先进的技术方法对一批由传感器测试目标定时得到的数据进行自动分析和优化数据处理集成来完成必要的决策和估计任务。根据这个定义，我们可以得出，多种传感器信息融合是在数据被综合的基础上的信息融合，它最重要的部分应该是它的综合和相干处理技术。信息融合又叫做数据融合，不过没有信息融合更恰当，因为信息通常不仅包括数据，也有信号和知识。传感器数据融合技术对数据进行处理，并从多信息法的角度来获取内部链接和各种信息的集成，从而消除无用的和不正确的信息，并有助于保持正确的成分，并最终优化信息。它为智能信息处理技术研究创作了一个新概念。许多传感器之间的融合在处理目标识别和定位等解决方式上可以带来很多功能性的优势：增加了系统的抗毁性、扩展覆盖空间、延长实验周期，当传感器不能观测的时候，其它的传感器可以观测出所测试对象或事件，因此它们间具有协同效应，可以增加观测范围和实验周期功能。增加了可信度。多传感器数据减少关键物体的使用或一些突发情况，提高了检测性能。有效整合各种目标的测量，以提高检测的效率。与那些只用一个传感器的实验相比，使用许多传感器会相应的带来一些不好的结果，比如扩大了设备的尺寸，重量，功率和其它物理因素，以及离开该工程的成本，这些是由于不利因素的增加，提高了被敌方检测的概率。因此，不利因素在每一项具体任务的实现，必须权衡多传感器优势和由此产生的弊端。要充分使用各种先进技术和方法，来获得所需要的数据和对数据进行科学的处理，从而实现相应的决策和估计。 FEKO数据融合技术在空间目标识别与威胁评估中的应用(3):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_16787.html