多传感器的信息融合技术在多模复合制导系统中有着广泛的应用,多传感器的融合技术就是综合来自多个传感器的量测信息,进行数据的预处理、数据的关联和数据的决策,最后将多个传感器的信息进行融合,在实际中得到很好的正确率和准确度,并且得到了理想的结果。数据的预处理部分,主要介绍了时间配准中的最小二乘配准算法,在野值剔除中,采用了最小二乘算法和卡尔曼滤波算法,并提出了一种基于灰色关联的野值剔除方法,同时进行了相应的仿真。数据关联部分,主要探讨了概率数据关联、联合概率数据关联。在此基础上研究了航迹相关与再相关的问题,并采用匈牙利算法进行了相关的理论仿真,使得关联结果更加准确。数据决策部分,主要介绍了一些常用的D-S证据合成的方法,并比较了它们的优缺点,在此基础上采用了一种新的决策方法,并与其他的方法进行了仿真对比,验证了新的决策方法具有很好的判决效果。数据融合部分,主要研究了航迹融合中的序贯分层融合算法和最优分层的融合算法,并将两种融合方法的每一层进行了对比,可以明显的看出,最优分层融合的方法要优于序贯分层的融合方法。在实际应用中,对信息融合分机进行了相应的调试和测试工作,在此期间,编写了上位机的控制界面,对多传感器信息融合的量测数据进行了各个部分的处理,并输出相应的处理曲线,很好的提高了多模复合制导的精度和可信度。