მრავალ სენსორული ინფორმაციის შერწყმა (MSIF) არის ინფორმაციის დამუშავების პროცესი, რომელიც იყენებს კომპიუტერულ ტექნოლოგიას, რომ მოხდეს ავტომატურად გაანალიზოს და სინთეზირება მოახდინოს ინფორმაციის და მონაცემების შესახებ მრავალ სენსორებისა და მრავალ წყაროდან გარკვეული კრიტერიუმებით, საჭირო გადაწყვეტილებებისა და შეფასებების შესასრულებლად.

1. მრავალ სენსორული ინფორმაციის შერწყმის ტექნოლოგიის ძირითადი პრინციპი ისევე, როგორც ადამიანის ტვინის ინფორმაციის ყოვლისმომცველი დამუშავების პროცესს, რომელიც ავსებს და ოპტიმიზირებს სხვადასხვა სენსორების ინფორმაციას მრავალ დონის და მრავალფეროვანი სივრცეში, და საბოლოოდ წარმოქმნის დაკვირვების გარემოს თანმიმდევრულ ახსნას. ამ პროცესში, ჩვენ უნდა გამოვიყენოთ მრავალჯერადი მონაცემები რაციონალური კონტროლისა და გამოყენებისთვის, ხოლო ინფორმაციის შერწყმის საბოლოო მიზანია უფრო სასარგებლო ინფორმაციის გამომუშავება მრავალ დონის და მრავალმხრივი ინფორმაციის საშუალებით, თითოეული სენსორის მიერ მოპოვებული განცალკევებული სადამკვირვებლო ინფორმაციის საფუძველზე. ეს არა მხოლოდ ისარგებლებს მრავალი სენსორის კოოპერატივი ოპერაციით, არამედ სრულყოფილად ამუშავებს სხვა ინფორმაციის წყაროების მონაცემებს მთელი სენსორის სისტემის დაზვერვის გასაუმჯობესებლად.

2. Multi-Sensor ინფორმაციის შერწყმის ტექნოლოგია არის ინფორმაციის დამუშავების ყოვლისმომცველი ტექნოლოგია კომპიუტერების გამოყენებით, რომელსაც დიდი მნიშვნელობა აქვს თანამედროვე ინფორმაციის ისტორიაში. მას შეუძლია არა მხოლოდ დივერსიფიცირებული ინფორმაციის სწრაფად დამუშავება, არამედ ინფორმაციის დამუშავების დრო, ასევე შეამციროს ინფორმაციის ანალიზის ეფექტურობა და შეამციროს ინფორმაციის შეგროვების ღირებულება. არსებობს ოთხი ძირითადი მახასიათებელი: სიჭარბე, კომპლემენტარულობა, დროული და დაბალი ღირებულება.

3. ინფორმაციის შემცირება: გარემოს გარკვეული მახასიათებლისთვის, ინფორმაციის მრავალჯერადი ნაწილის მიღება შესაძლებელია მრავალი სენსორის (ან ერთი სენსორის მრავალჯერადი სხვადასხვა მომენტით), რომელთა ზედმეტია და აქვთ განსხვავებული საიმედოობა. შერწყმის დამუშავების გზით, უფრო ზუსტი და საიმედო ინფორმაციის მოპოვება შესაძლებელია მისგან. გარდა ამისა, ინფორმაციის სიჭარბემ შეიძლება გააუმჯობესოს სისტემის სტაბილურობა, რითაც თავიდან აიცილოს გავლენა მთელ სისტემაზე, რომელიც გამოწვეულია ერთი სენსორის უკმარისობით.