1. 本选题研究的目的及意义

信息融合技术作为一门新兴的交叉学科，近年来在军事、工业、医疗等领域得到了广泛应用。

随着传感器技术的快速发展，多传感器信息融合技术凭借其能够提高系统可靠性、鲁棒性和环境适应性的优势，成为了当前信息处理领域的研究热点。

本选题的研究旨在深入探讨多传感器信息融合技术的理论基础、关键技术和应用前景，分析当前研究中存在的问题和挑战，并探索未来的发展方向。

2. 本选题国内外研究状况综述

多传感器信息融合技术起源于20世纪70年代，经过几十年的发展，已经取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

我国在多传感器信息融合技术领域起步较晚，但近年来发展迅速，在理论研究和应用方面都取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕多传感器信息融合技术展开，主要内容包括以下几个方面：
1.多传感器信息融合基本理论:系统阐述信息融合的定义、分类、层次结构、融合体系结构以及常用信息融合算法，如贝叶斯估计、d-s证据理论、卡尔曼滤波等，为后续研究奠定理论基础。

2.多传感器信息融合关键技术:深入分析数据配准、数据关联、状态估计、目标识别与跟踪等关键技术。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和仿真模拟相结合的方法，并按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研:系统查阅国内外多传感器信息融合技术相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要研究方向、关键技术问题以及应用现状，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.理论研究:深入研究多传感器信息融合的基本理论，包括信息融合的定义、分类、体系结构、常用算法等，为后续研究奠定坚实的理论基础。

3.关键技术攻关:针对数据配准、数据关联、状态估计、目标识别与跟踪等关键技术，研究其原理、优缺点以及适用场景，并探索相应的解决方案和优化策略。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面取得创新性成果：
1.提出一种新的多传感器信息融合算法:针对现有信息融合算法存在的不足，例如精度不高、鲁棒性差等问题，提出一种新的信息融合算法，并通过理论分析和仿真实验验证其优越性。

2.优化现有的多传感器信息融合技术:针对数据配准、数据关联、状态估计、目标识别与跟踪等关键技术，研究其在实际应用中存在的问题，并提出相应的优化策略，以提高其性能和效率。

3.拓展多传感器信息融合技术的应用领域:将多传感器信息融合技术应用于新的领域，例如智能交通、智慧城市、医疗诊断等，并开发相应的应用系统，以推动相关领域的发展。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘伟, 何友, 史龙, 等. 多传感器信息融合技术及其应用综述[j]. 传感器与微系统, 2018, 37(1): 1-4, 8.

2. 王勇, 张海, 潘泉, 等. 多传感器信息融合技术研究进展[j]. 电子学报, 2019, 47(9): 1881-1893.

3. 孙长银, 黎静, 程龙. 多传感器信息融合技术发展综述[j]. 指挥控制与仿真, 2020, 42(3): 1-7, 14.