战场上的作战环境日趋复杂，导弹作为高精度远程杀伤武器，它对可靠性以及精度都有着很高的要求。所谓“差之毫厘，谬之千里”来表述本武器系统参数在精度可靠性方面的重要性是在合适不过的了。但是由于导弹上单一的传感器都有着或多或少不可避免的缺点：如陀螺漂移、加表误差等。更为重要的是在飞行中一旦出现这些单一的传感器出现故障，带来的后果是无法想象的。由此我们不难想到，依靠单一的传感器的时代即将过去，因为它已无法满足未来作战的需要。本篇文章基于导弹制导系统的现状、目前存在的问题以及未来作战的需要，对多传感器数据融合技术在导弹制导系统中的应用进行了研究。 首先，在绪论部分对于多传感器数据融合技术的发展现状，今后研究热点以及在相关军事领域的应用进行了较为详细的介绍。接下来的一章，对其定义、模型结构、融合方法、融合技术，工程实践中经常采用的技术和方法，用了一定的篇幅进行了概述讲解。而后简单介绍了导弹武器的制导系统，为接下来讨论多传感器数据融合技术在导弹制导系统中的应用，作好了相关知识的铺垫。 其次，在多传感器数据融合技术的理论基础上，对其在导弹导航制导系统的状态估计和故障诊断两方面的应用进行了研究。 在状态估计方面，主要介绍了分散化滤波及其算法与性质，并进行公式推导和证明。对于导弹制导系统状态估计中常用的联合滤波算法，在结构，信息因子的分配以及融合周期的选择等方面进行了详细的论述与分析，最后采用加权平均法对信息分配因子的最优配置进行了验证。 在制导系统故障诊断方面，从硬故障和软故障两方面介绍了相应的数据融合方法，主要针对残差检验和双边x<2>检验等方法进行了系统的论述，并对于如何结合这两种检验方法，应用在系统的故障隔离方面进行了相关阐述和实例验证。 最后，本文给出了将多传感器数据融合技术工程化的一些软件实现方法，并对已有的硬件方面的实现基础进行了介绍。由于在理论研究中涉及到并详细的阐述了分级联合滤波融合模型，算法实现，工程应用的相关问题，本文的研究成果在理论研究和实际应用中都会存在一定的价值，同时也为这项研究工作的深入奠定了较为良好的理论基础。