烟尘颗粒是形成大气污染的一个重要因素。因而对烟尘的浓度进行测量是非常必要的。本论文设计了一种基于多传感器数据融合技术的烟尘颗粒浓度测量系统，主机内集成微处理器、压力传感器、温度传感器、含湿量传感器等多种传感器。由于烟尘浓度测量过程中需要采集多种参数，而且容易受到现场环境的干扰。论文针对烟尘浓度测量这一不确定性和非线性问题，提出了改进的D-S合成规则，应用于多传感器烟尘浓度测量系统中，以有效地提高对烟尘浓度测量的准确度。论文对决策层D-S证据理论进行了深入研究，总结了证据理论存在的主要问题。在此基础上，特别针对D-S证据理论中证据冲突的问题，提出了一种新的合成规则。该规则把冲突信息按证据源的可信度进行分配，对一致性证据采用反映聚焦程度的与运算。理论分析和数值实验表明本文提出的合成规则对高冲突性证据和一致性证据都非常有效。最后论文选取20组典型烟尘浓度测量样本，根据改进的D-S证据理论融合规则，验证了本文构建的多传感器数据融合系统的可行性和有效性，能够为现场工程技术人员提供准确、可靠的数据。