随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术、通信技术和信息融合技术等的迅速发展，精确测控显得日益重要。为了满足自动化、远程测量并控制、稳定及可靠等要求，本文以ARM嵌入式微处理器2410为硬件平台，结合Linux操作系统和ADS1.2集成开发环境，设计出了一种基于多传感器信息融合的测控系统。　　 该系统通过比较常用信息融合算法的优缺点，设计了一种基于D-S证据理论和BP神经网络相结合的算法，BP神经网络提供一定数量的证据，D-S证据理论降低证据的不确定性，从而得到了更高的识别率。结合传感器技术，自动检测技术，通信技术，控制理论和信息理论，对测控系统进行研究，并将其应用于温室环境下。　　 本文所设计的测控体系实质上是分布式测量与集中型诊断结合的系统。首先采集温室温度、湿度及光照度的数据，通过RS485进行通信，将信号从现场传输到以嵌入式为控制核心的远程控制处理系统，分别从异常波形、信号的平滑、突变信号三个方面对数据进行处理，然后利用多传感器信息融合对当前的温室环境进行判断，做出决策，再通过RS485返回控制信号，采取相应的控制操作，从而实现对温室的实时自动监控。比较不同时刻的温室环境下由三个传感器获得的原始信息的基本概率赋值和融合后信息的基本概率赋值，由实验仿真结果可知，可以得到更高的识别率，展示了其良好的应用前景。