由于受到季节、地形、天气情况等多方面因素的影响,处于复杂环境下的单一传感器通常只能提供部分或者掺杂不准确的信息,所以需要布设声、震、磁、可见光和红外等传感器协同对诸如山地和丛林等复杂环境下的各种目标进行全方位探测。为了提高多传感器协同探测的效率和目标识别率,需要对采集的目标多源数据进行深入分析,并构建多传感器协同探测数据管理系统以实现对传感器的有效配置和数据分析结果的管理。针对上述需求,本文的主要研究工作如下:首先,对不同种类的传感器属性和数据进行分析,针对不同地理位置和探测环境下结合各传感器的优缺点给出多传感器探测的布设方案;阐述了多传感器协同探测的几种方法。此外,重点介绍了对于可见光和红外传感器采集的图像数据分析方法。其次,介绍了多传感器协同探测网络的组建,深入研究了基于动态联盟的多传感器多目标的协同探测方法,分析了动态联盟的多传感器协同探测过程,并进行仿真试验,结果表明,所用方法可使多个传感器、多个动态联盟的行为呈现一致性,满足了多个传感器协同探测多个目标的应用需求。接着,为提高目标探测的准确度,本文在比较了传统的可见光与红外图像数据融合分析方法的基础上,提出了基于YUV和离散小波变换相结合的融合方法。仿真结果表明,所提方法获得的融合效果更佳、图像质量更高。最后,设计了基于MVC架构的多传感器协同探测管理系统,系统利用MVC架构的思想设计了分层式的系统框架,从而实现了对多传感器的协同配置和管理,充分发挥了多传感器的探测功能,并将传感器采集的目标数据分析结果以可视化的形式展示到前端页面。