如今社会节奏不断的加快，人们生活水平相比以前有了很大的提高,医疗服务的实时性、灵活性、智能化等方面越来越受到我们的重视。以信息化，智能化为基础的远程医疗监护系统应运而生，它的出现使我们的医疗服务发生了质的变化，我们不用在为看病排号、排队这些繁琐的事情而焦虑，远程医疗就是能够使人们在家随时随地监测自己的生理信息，通过人体基础生理信息的信号，医生在医院上位机界面就可以实时的判定此人的健康状况，这种医疗模式不仅方便、快捷、同时也为医院缓解了看病压力。在远程医疗监护系统中单一传感器是不能准确的判定我们的健康参数的，因此要设置多个传感器，分别采集不同的生理指标，比如体温、血氧、心电、脉率等等。多个传感器传来的数据如何协同工作是我们要研究的重点，因为每个传感器也许是不同时刻传来的不同单位量的参数，因此我们必须对这些传感器进行信息融合，融合以后我们才能准确判定用户的生理健康状况。多传感器信息融合技术的发展可以使我们可以利用多个传感器协同工作，从而可以使多个信息源的数据能够得到综合处理，从而使得传感器系统在智能化方面取得了快速的发展，从而使其在更加复杂的应用环境中能够发挥独有的优势。本系统基于WiFi网络构建硬件结构，使用嵌入式WiFi微控制器作为硬件处理核心，利用LabVIEW图形化编程语言设计开发了远程健康监护系统的软件平台。本文针对本系统中硬件设备：分别对体温、血氧、脉率的传感器传来的数据进行了信息融合算法研究。考虑到远程医疗监护系统的特点我们在特征级融合中选用模糊集来处理局部生理参数，然后选用D-S证据理论进行决策级的数据融合，从而能够根据传感器处理数据的结果来判定用户是否健康。