多传感器融合：技术综述与应用前景

多传感器信息融合及其应用综述是一篇深入探讨了多传感器技术在各种领域的综合应用和技术细节的重要论文。该研究聚焦于多传感器数据融合，这是一种关键的技术手段，它通过整合来自不同类型和来源的数据，如自动目标识别、战场监视、自动飞行器导航与控制、机器人、工业过程控制、遥感、医疗诊断和图像处理等，以提高系统性能和决策准确性。 文章首先定义了多传感器数据融合的概念，解释了其基本原理，即如何通过协同工作来增强系统的感知能力，减少误差并提高数据的可靠性。处理模型方面，作者详细介绍了几种常见的融合方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络、模糊逻辑和深度学习等，这些模型根据应用场景的不同选择和优化。 接下来，作者梳理了近年来多传感器融合技术的研究进展，包括新的融合算法的开发、融合策略的改进以及在实际应用中的效果评估。例如，对于复杂工业过程控制，多传感器融合被证明能有效应对高精度和实时性的要求；在遥感领域，融合多种传感器数据有助于提高空间分辨率和地理覆盖范围。 论文还对未来的趋势进行了预测，提出随着物联网、云计算和大数据技术的发展，多传感器信息融合将更加智能化和自动化，能够更好地适应不断变化的环境和需求。此外，论文也强调了跨学科的合作，如机器学习与信号处理的交叉，将在提升融合效果和效率上发挥重要作用。 关键词“多传感器”、“信息融合”和“复杂工业过程控制”是文章的核心，它们揭示了研究的焦点和主要讨论的领域。最后，论文引用了大量的研究文献和标准分类，以支持其观点和阐述，同时也为读者提供了进一步探索这一领域的参考资源。 这篇综述性文章提供了对多传感器信息融合技术的全面理解，展示了其在众多应用领域的实用价值，并为相关研究者和从业者提供了有价值的方向和启示。