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随着技术的发展，传感器逐步被应用于到各个领域。现今各国军队早已享有了多种多样的传感器，作为军事系统的眼睛，传感器到决策层这样一个军事电路要求着军事决策、辨别和行动的精确和快速性。
总体来说，目前的传感器分成两类，第一类是有源的，也就是主动电磁辐射信号展开目标观测，典型的如雷达和激光探测器。第二类则是无源的，依赖对方电磁辐射的信号确认目标各类要素，典型的若无源雷达，红外感应器和光学照相机。
传感器数目众多，但在有所不同类型之间大多正处于各自为战的局面，大大局限了观测范围和观测精度，把这些传感器的观测结果融合到指挥官专网上展开综合处理，这就是未来指挥官登陆作战体系的发展方向多传感器数据融合技术。 为什么要融合？ 既然一个传感器需要观测到所有范围，为什么要展开融合呢？答案很非常简单，有所不同的传感器可以优势互补，效能大幅提高。
举例来说，预警机和战斗机用于的L、S和X波段雷达一般波长坐落于分米到毫米数量级，而隐身飞机对这些波段的雷达伪装效果极好，因此很难找到。但对米级波段的雷达伪装效果就很差，飞机很多部件不会和米波产生共振，释放出来很大的脉冲，因此隐身飞机对米波伪装是违宪的，但米波雷达因波长过于宽，分辨率极低，无法显现出脉冲明确目标。这两个雷达展开数据融合后，就可以再行用米波雷达展开测量，找到疑为目标后再行用于预警雷达探测，如果在该地没找到目标，就可以判断该处有可能有隐身飞机，从而政治宣传隐身飞机登陆作战的物理基础。 一般来说来说，多传感器融合由于构建了优势互补，在指挥官专网获得的数据量要比遍及战场的单传感器多的多，且观测精度更高，目标性质更为具体。
还可以根据融合结果瓦解数据层面的全然观测，在决策层综合辨别整个战场态势，构建指挥官掌控智能化、线性规划。 怎样展开融合 一个多传感器数据融合系统分成两个级别的处置功能，在第一级别，主要是数据方面的处置，获得数字结果（如方位、速度、目标类型）。
在第二个级别，处置主要是符号处置，处置更加抽象化（如威胁，意图，目的），假设系统用几个传感器同时监控同一空域中有所不同类型运动目标，当可取得数据的工作频率在整个电磁波序上尽量长时，此时多传感器最大化了所提供的数据独立性，尤其是当他们同时用于主动工作方式和被动工作方式时更加显著。 传感器扫瞄监控区域并报告在每一次扫瞄中找到的所有观测目标，每个传感器都独立国家展开测量，并给与信号特征使用裁决方法判断否找到目标，一旦观测到目标，测量参数被传输到融合处置节点展开处置。
指挥中心系统则根据这些数据相关性处置，并且与之前观测到的数据展开关联，在基于状态和特征的辨别之下，作出一个决策。 在每次扫瞄完结后，从新的或已不存在的目标信息中，指挥系统还可以作出下一步目标信息的估算，用于的方法例如大于二乘法和卡尔曼滤波法，这些方法在潜艇声呐信号处理上被广泛使用。 数据融合的类型还包括集中式融合和分布式融合，前者是每一个传感器把它观测到的数据都发送到中心融合节点，构成一个制备决策，这种方法负责管理，市场需求的运算量极大。后者则是每个传感器基于自己的仔细观察，首先做到一个传感器级别的判断，而后把决策送到融合节点，再行构成一个制备决策，这种方法使得决策量减少，但带给的决策性能的损失。
指挥官专网融合技术说道一起更容易做到一起很难，各传感器的数据、误差、信号处理、传送的模式都有所不同，因此在融合时有可能经常出现令人沮丧的结果，例如美军2003年在伊拉克战争时就经常出现了标准化态势图里对同一目标有十几种有所不同的方位、路线标示，要确实成熟期用于运用这种技术，还必须很长的路要回头。
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