本文对数据融合中的参数估计以及工程上的应用进行了初步探讨，论文首先叙述了数据融合系统和一些基本概念、理论和方法。在第二章讨论了静态的参数估计，其中包括：最小二乘估计、最大似然估计、最小均方误差估计、贝叶斯估计、一致性检验方法。在第三章讨论了动态的参数估计：首先论述离散卡尔曼滤波器和分布式卡尔曼滤波器，然后比较了带反馈信息和无反馈信息的分布式卡尔曼滤波器之间的性能差异，最后根据一致性检验原理提出基于一致性检验方法的分布式卡尔曼滤波器，并通过仿真证明这种方法的有效性和从理论上说明它的实时性。最后研究了几个数据融合在工程中的应用；在多微惯性传感器的一致性检验方法中，针对文献[6]在工程上可行性不强，提出基于信息分配原理的数据融合方法，它具有简单、高效等特点；在高温炉测温系统中，针对传统的成像测温系统一般根据数字图象处理的方法处理信号，而忽略了三色信号之间的关系，应用卡尔曼滤波法融合三色信号，同时，仿真实验表明这方法比传统的测量方法的效果有大大地改善。