在信息融合系统中,从不同层次和不同角度采集的多源信息在系统中表现为信息的冗余性和互补性,进而导致了融合过程中信息间的冲突与合作,如何解决多源信息冲突环境下的信息融合问题成为当前信息融合研究领域所亟待解决的关键问题.针对多源信息冲突环境下的信息融合问题,该文在博弈思想指导下,提出了以局中人、策略和支付三者为基本要素、以态势评估为核心功能的通用博弈融合模型.将融合中的冲突与合作视为多源信息以不同策略而进行的交互博弈;研究了冲突合作建模方法,以用于指导具体的博弈融合问题建模;并建立了通用的解决冲突与合作问题的融合功能模型,以完成系统的态势评估功能.针对不确定性环境下的博弈融合态势评估,提出了以贝叶斯网络为基础的问题表示及求解方法.以网络节点表示融合中的多源信息,以有向边表示策略交互,以条件概率表示融合中的不确定性,并分别以贝叶斯网络多树传播算法实现串联融合结构下的态势评估功能,以节点选择算法和基于Parzen窗的融合算法完成并联融合结构下的系统态势评估.鉴于信息融合系统中可以利用按时序获得的传感器信息对贝叶斯网络进行修正,提出了信息融合系统中的贝叶斯网络增量学习思想,构建了相应的学习测度,并给出了一个融合系统中用于学习贝叶斯网络的具体算法.在应用中,将博弈融合模型及算法应用于水机调速系统的控制过程.通过在仿真系统中的实验表明,在故障状态下调速系统的控制过程中,博弈融合模型优于传统的专家系统控制方法,并有效地改善系统性能,从而验证了博弈融合模型及其算法的有效性和具体的应用价值.