本发明属于信息融合技术领域，提供一种基于多源异构信息融合的传感器数据可信度评估方法，用以克服现有证据理论、贝叶斯估计等传感器数据可信度评估方法在人为对传感器实施干扰时、不能够对实际真实情况的数据进行正确准确的评估、导致无法反映当前工作环境中的实际情况的问题。本发明首先，提出的新的数据可信度定义，融合了多种算法得到的数据来对待评估传感器节点的数据进行预测，避免了算法的单一性，使得监测系统更加稳定可靠；其次，利用传感器源的时空关系，增加了传感器可信度指标，能够更客观地反映出真实的工作环境；最后，结合多源异构信息融合算法，在传感器被人为干扰或者遮挡时，同样能够对传感器数据进行有效评估。