数据融合(Date Fusion)是多源信息综合处理的一项新技术，它将来自某一客体的多源信息加以合成，产生比单一信源更精确、更可靠、更全面的估计和判决。 “数据融合”一词出现在二十世纪七十年代初期，并于八十年代发展成一项专门的技术，它是人类模仿自身信息处理能力的结果。近年来，随着传感器技术、计算机技术和通信技术的发展，特别是军事上的迫切需要，使数据融合技术研究内容日益深入和广泛。军事上主要应用于各种指挥、控制、通信和情报(C~3I)任务及计算机、监视、侦察(C~4ISR)系统、目标检测与跟踪、自动目标识别、各类无人武器系统等，同时在机器人、环境监控、医疗诊断及遥测遥感等领域也有重要应用价值，但有关数据融合理论方面的深入研究还是近些年的事情，而且事实是这一领域的许多理论和方法仍需进一步探索和深化，以满足解决实际问题的需要。在数据融合领域，多传感器数据融合的目标跟踪是其中的一个十分重要的内容，近年来受到国内外学术界的广泛关注，在目标跟踪的研究领域上，多传感器数据融合的任务是有效地利用各个传感器得到的信息来获得对目标状态和航迹的更精确的滤波和估计，得到比任何单一传感器所能得到的更完备且质量更高的状态和航迹的估计，以及更大的目标监视和跟踪区域。 本文首次提出了将多传感器数据融合技术应用到光电经纬仪系统中，在深入研究光电经纬仪电控系统和跟踪传感器特性基础上，并结合数据融合结构理论，提出了光电经纬仪跟踪测量系统数据融合结构；深入研究了多传感器数据融合的理论方法，并实验研究了数据融合的估计理论在光电经纬仪中的应用，目的是实现对目标状态的预测。预期在目标瞬间丢失、或目标被遮挡等特定条件下也能正常跟踪，从而提高系统的捕获跟踪能力；根据电视和红外等传感器的特性提出了光电经纬仪系统的自适应加权数据融合，并作了理论探讨。为提高整个光电经纬仪系统的捕获和跟踪能力，以及可靠性和自动化程度准备了理论和实验条件。 最后本文用最小二乘拟合外推、卡尔曼滤波估计理论方法进行了理论分析实验，实验结果证明了其可行性，现正在把这一技术成果具体在光电经纬仪系统上实验研究，用实践证明本论文理论分析的正确性和工程上的应用价值。