多传感信息融合或称多源信息融合是近年来发展起来的一门新技术。针对车辆防碰撞系统工作环境恶劣、干扰因素众多、单一传感器判断易产生虚警的特点，本文阐述了多传感信息融合技术在车辆防碰撞系统中的应用，并给出了系统的组成、功能。传感器的选择以及融合策略。

针对恶劣工作环境下多传感信息融合识别效果差和D-S证据理论中证据难获取的问题,在组建有效的传感器网络的基础上,结合改进的JDL模型并根据数据融合分级处理思想,数据层采用自适应加权最小平方估计法对数据进行清洗和特征提取,特征层通过多并行PSO-Hopfield网络的联想记忆功能进行局部诊断,决策层根据修正的D-S证据理论进行时空域融合,并且每级和最终诊断之间都有直接数据通信和反馈,使得知识库信息能为数据挖掘进行知识发现作必要的数据储备。通过仿真结果可知：该数据融合系统容错性强、能综合利用传感器信息并准确定位故障。