随着多传感器技术的快速发展，传感器获取的信息的种类和数量大大增加，多传感器信息融合技术应运而生。针对雷达／红外、红外／紫外、紫外／紫外等多传感器信息融合的应用，世界各国的研究人员经过探索和研究，纷纷提出了一些重要的观点和算法，使多传感器信息融合技术迅速发展起来。 本文主要针对双波段红外传感器的特点进行了信息融合方面的研究。旨在解决双红外传感器信息融合技术的实际应用问题。主要研究内容包括分布式信息融合结构的改进，具体的航迹关联、未关联航迹的处理、航迹融合，目标威胁估计五个方面。 针对双波段红外传感器，本文研究并实现了统计和模糊航迹关联算法，包括：加权法、修正法、序贯法、双门限法、NN、KNN、MKNN、模糊双门限法。经过对算法的研究和仿真实验结果的分析，发现这些算法在目标密集、存在交叉的情况下关联性能会严重下降，导致较多的错漏关联。另外，基于统计的航迹关联算法对跟踪滤波器的类型存在限制，跟踪性能的改变直接影响航迹关联的正确率。为了克服以上问题，本文基于模糊集和序贯检测理论的思想，结合双波段被动式红外传感器的特点，提出了一种针对双波段被动式红外传感器的模糊序贯航迹关联算法，仿真实验证明该算法性能优于其他航迹关联算法，更具有实际适用性。 针对传统的“与／或”未关联航迹输出方法增加漏警虚警概率的问题，本文结合红外传感器特点，基于意见一致性决策理论，提出了对未关联航迹的一种新的处理方法。 航迹融合是多传感器信息融合中的一个重要环节，关系到信息融合结果的精确性。本文针对红外传感器的情况，实现和研究了加权、互协方差和自适应三种航迹融合方法。并进行了仿真实验分析和比较。针对系统的实时性要求，本文提出了自适应航迹融合算法的简化方法，并通过仿真实验证明了算法的有效性。 威胁估计是对目标威胁程度的估计。本文根据红外传感器的特点，提出了一种多属性决策的威胁估计的方法。