常用的数据融合方法及特性如表1所示。通常使用的方法依具体的应用而定，并且，由于各种方法之间的互补性，实际上，常将2种或2种以上的方法组合进行多传感器数据融合。
3 应用领域
随着多传感器数据融合技术的发展，应用的领域也在不断扩大，多传感器融合技术已成功地应用于众多的研究领域。多传感器数据融合作为一种可消除系统的不确定因素、提供准确的观测结果和综合信息的智能化数据处理技术，已在军事、工业监控、智能检测、机器人、图像分析、目标检测与跟踪、自动目标识别等领域获得普遍关注和广泛应用。
（1）军事应用 数据融合技术起源于军事领域，数据融合在军事上应用最早、范围最广，涉及战术或战略上的检测、指挥、控制、通信和情报任务的各个方面。主要的应用是进行目标的探测、跟踪和识别，包括C31系统、自动识别武器、自主式运载制导、遥感、战场监视和自动威胁识别系统等。如，对舰艇、飞机、导弹等的检测、定位、跟踪和识别及海洋监视、空对空防御系统、地对空防御系统等。海洋监视系统包括对潜艇、鱼雷、水下导弹等目标的检测、跟踪和识别，传感器有雷达、声纳、远红外、综合孔径雷达等。空对空、地对空防御系统主要用来检测、跟踪、识别敌方飞机、导弹和防空武器，传感器包括雷达、ESM（电子支援措施）接收机、远红外敌我识别传感器、光电成像传感器等。迄今为止，美、英、法、意、日、俄等国家已研制出了上百种军事数据融合系统，比较典型的有：TCAC—战术指挥控制，BETA—战场利用和目标截获系统，AIDD—炮兵情报数据融合等。在近几年发生的几次局部战争中，数据融合显示了强大的威力，特别是在海湾战争和科索沃战争中，多国部队的融合系统发挥了重要作用。
（2）复杂工业过程控制 复杂工业过程控制是数据融合应用的一个重要领域。目前，数据融合技术已在核反应堆和石油平台监视等系统中得到应用。融合的目的是识别引起系统状态超出正常运行范围的故障条件，并据此触发若干报警器。通过时间序列分析、频率分析、小波分析，从各传感器获取的信号模式中提取出特征数据，同时，将所提取的特征数据输入神经网络模式识别器，神经网络模式识别器进行特征级数据融合，以识别出系统的特征数据，并输入到模糊专家系统进行决策级融合；专家系统推理时，从知识库和数据库中取出领域知识规则和参数，与特征数据进行匹配（融合）；最后，决策出被测系统的运行状态、设备工作状况和故障等。
（3）机器人 多传感器数据融合技术的另一个典型应用领域为机器人。目前，主要应用在移动机器人和遥操作机器人上，因为这些机器人工作在动态、不确定与非结构化的环境中（如“勇气”号和“机遇”号火星车），这些高度不确定的环境要求机器人具有高度的自治能力和对环境的感知能力，而多传感器数据融合技术正是提高机器人系统感知能力的有效方法。实践证明：采用单个传感器的机器人不具有完整、可靠地感知外部环境的能力。智能机器人应采用多个传感器，并利用这些传感器的冗余和互补的特性来获得机器人外部环境动态变化的、比较完整的信息，并对外部环境变化做出实时的响应。目前，机器人学界提出向非结构化环境进军，其核心的关键之一就是多传感器系统和数据融合。
（4）遥感 多传感器融合在遥感领域中的应用，主要是通过高空间分辨力全色图像和低光谱分辨力图像的融合，得到高空问分辨力和高光谱分辨力的图像，融合多波段和多时段的遥感图像来提高分类的准确性。
（5）交通管理系统 数据融合技术可应用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航以及空中交通管制系统等。
（6）全局监视 监视较大范围内的人和事物的运动和状态，需要运用数据融合技术。例如：根据各种医疗传感器、病历、病史、气候、季节等观测信息，实现对病人的自动监护；从空中和地面传感器监视庄稼生长情况，进行产量预测；根据卫星云图、气流、温度、压力等观测信息，实现天气预报。
4 存在问题及发展趋势
数据融合技术方兴未艾，几乎一切信息处理方法都可以应用于数据融合系统。随着传感器技术、数据处理技术、计算机技术、网络通讯技术、人工智能技术、并行计算软件和硬件技术等相关技术的发展，尤其是人工智能技术的进步，新的、更有效的数据融合方法将不断推出，多传感器数据融合必将成为未来复杂工业系统智能检测与数据处理的重要技术，其应用领域将不断扩大。多传感器数据融合不是一门单一的技术，而是一门跨学科的综合理论和方法，并且，是一个不很成熟的新研究领域，尚处在不断变化和发展过程中。