多传感器信息融合也称作多传感器数据融合或多源信息融合。多传感器信息融合的目的是利用来自多传感器的观测信息，得到系统状态最优融合估计。信息融合是对多源信息的一个优化组合的过程，从而获得系统状态的比基于单传感器更精确的估计。由一个线性随机系统的输出信号估计其输入信号叫反卷积或输入估计，广泛应用于石油地震勘探、信号处理等领域。对带白色观测噪声和观测滞后的ARMA信号反卷积多传感器系统，基于ARMA信号与状态空间模型的转换，并将观测滞后嵌入到状态空间模型中，提出了ARMA信号的集中式融合反卷积滤波器，同时提出了全局最优的分布式融合反卷积滤波器。对带白色和有色观测噪声及带观测时滞的ARMA信号反卷积多传感器系统，提出ARMA信号标量加权融合反卷积Kalman滤波器以及加权观测融合反卷积Kalman滤波器。将带白色和有色观测噪声和观测滞后的ARMA信号滤波问题，转化为ARMA信号反卷积问题，且观测滞后被嵌入到ARMA信号的状态空间模型中，提出ARMA信号的标量加权融合Kalman滤波器。通过若干仿真例子验证了所提出的算法的有效性及正确性。