随着信息论、控制论、计算机技术、网络技术以及传感器技术等的快速发展，多传感数据融合技术在军事和民事领域都有着极其广泛的应用。运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够提高系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，提高精度，扩展系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。对多个传感器的数据多级别、多方面、多层次的处理所产生出的信息比单个传感器获得的信息更加有意义，为各种应用系统提供准确信息和决策依据。因此，多传感器数据融合已经成为传感器网络最重要的应用服务之一。本文在总结了多传感器数据融合技术相关理论知识的基础上，针对基于网络的Multi-MEMS（微机电系统）数据融合，建立起数据融合的功能模型，并构造了其融合结构，然后通过两种数据融合算法进行数据融合处理，再通过开发基于网络的Multi-MEMS数据融合系统来更好地处理数据融合，最后通过试验验证了系统的可靠性和算法的有效性。本文的主要工作可归纳为如下几个方面：首先，通过学习了多传感器数据融合技术的理论知识，本文在提出了基于网络的Multi-MEMS（微机电系统）数据融合算法的总体方案。根据本文建立的数据融合结构图和对数据的处理层次可以看出，基于网络的Multi-MEMS数据融合是属于混合式融合结构的特征级融合。然后针对本课题的所采用的数据融合方法，本文提出了基于相对距离的数据融合算法和基于双基点的数据融合算法。针对数据噪声的处理，本文采用了卡尔曼滤波算法。其次，为了实现本文提出的数据融合算法，本文采用VC++和MATLAB混合编程开发了基于网络的Multi-MEMS数据融合算法系统软件。这个数据融合系统封装了整个算法的过程，便于离线数据和在线数据的处理和验证，接下来通过对离线数据的分析和处理而获得的Matlab曲线直观的展现了数据融合结果是可靠的、有效的，同时也证明了数据融合算法的可行性，可靠性，有效性。最后，我们通过在线试验来验证算法是否可行，即基于网络的Multi-MEMS数据融合算法系统在线读取MIMU量测数据，通过系统软件对这些数据的在线分析和处理，获得实时融合曲线。从试验结果看，MIMU的量测数据通过本文提出的算法融合后，精度得到较大的提高。同时也验证了本文提出的基于Multi-MEMS数据融合算法的可行性，可靠性，有效性。