在困难或关键时刻，人类本能地会将多种传感器联合起来使用。很早以前人类就知道，遇到重大情况，需要运用多种传感器来了解周围情况。因此人类很自然地会寻找一些人造的传感器来装备自己。在困难的条件下，多种不同的传感器使我们能做出可靠、有效的环境评估，但是不完整的局部观察结果需要通过适当的方式（不确定性、不精确、不完整、不可靠性等等）进行处理。不确定性理论对处理这类信息是有用的，但是需要开发这些理论来满足多传感器数据融合的需要。本书系统论述了该领域的挑战和发展，讨论了与多传感器数据融合和不确定理论有关的基础性问题：为什么要进行数据融合？什么时候需要数据融合？如何表征所得到的测量数据？多传感器系统中进行信息数据融合加工的目的是什么？考虑到不同的不确定性，本书开发了一套与数据融合加工的不同阶段相对应的相干算符。
本书作者阿帕里欧是法国航空航天实验室ONERA的研究主任，法国电学和电子学科学学会成员。他的研究兴趣包括：信号、成像和信息加工，复杂体系的开发，计算方法，雷达技术，导航和制导。他的科学贡献包括两个方面，一个是传感器系统的数据融合和信号加工；另一个是不确定理论的理论发展。
本书作者在大学从事相关内容的教学工作二十多年。本书适合于作大学生或研究生的教材或参考书。
