（3）扩展了空间和时间的覆盖，提高了空间分辩率，提高适应环境的能力。多种传感器可以描述环境中的多个不同特征，这些互补的特征信息，可以减小对环境模型理解的歧义，提高系统正确决策的能力。（4）改进探测性能，增加响应的有效性，降低了对单个传感器的性能要求，提高信息处理的速度。在同等数量的传感器下，各传感器分别单独处理与多传感器数据融合处理相比，由于多传感器信息融合中使用了并行结构，采用分布式系统并行算法，可显著提高信息处理的速度。（5）降低信息获取的成本。信息融合提高了信息的利用效率，可以用多个较廉价的传感器获得与昂贵的单一高精度传感器同样甚至更好的效果，因此可大大降低系统的成本。在多传感器数据融合系统中，每个信息源提供了一组证据和命题，并且建立了一个相应的质量分布函数。因此，每一个信息源就相当于一个证据体。在同一个鉴别框架下，将不同的证据体通过Dempster合并规则并成一个新的证据体，并计算证据体的似真度，最后用某一决策选择规则，获得最后的结果。