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在线性最小方差最优信息融合准则下，对两传感器系统应用现代时间序列分析方法，基于ARMA新息模型，分别提出了按标量加权，按向量加权(按对角阵加权)和按矩阵加权的最优和自校正信息融合Kalman滤波器，其中考虑估计误差的相关性，分别给出了相应的最优融合估计的加权公式，且提出了带白色观测噪声的ARMA信号的最优和自校正信息融合Wiener滤波器，最优和自校正信息融合白噪声Wiener反卷积滤波器，以及最优和自校正信息融合Wiener反卷积滤波器。本文提出的方法避免了求解Riccati方程和Diophantine方程，减小在线计算负担。特别可用于解决含有未知模型参数和噪声统计系统的自校正信息融合滤波问题。大量的仿真例子说明了算法的有效性。