摘要
多传感器信息融合技术作为一门新兴的交叉学科，近年来在军事、航空航天、机器人、自动驾驶、环境监测、生物医学工程等领域得到了广泛的应用和快速发展。
本文首先概述了多传感器信息融合技术的概念、分类和基本结构，并介绍了其研究背景和意义。
然后，本文重点对多传感器信息融合技术的研究现状进行了综述，详细介绍了数据预处理、信息融合方法以及其在各个领域的应用。
在数据预处理方面，本文分析了数据配准、数据清洗和数据降维等关键技术；在信息融合方法方面，本文重点介绍了基于估计理论、人工智能、特征融合和决策层融合等方法；在应用领域方面，本文重点介绍了多传感器信息融合技术在目标跟踪与识别、环境监测与预警、智能交通系统、生物医学工程等领域的应用现状和发展趋势。
最后，本文展望了多传感器信息融合技术未来的发展趋势，包括深度学习与信息融合、分布式信息融合、信息安全与隐私保护等方面。
关键词：多传感器信息融合；数据预处理；信息融合方法；应用领域；发展趋势
多传感器信息融合技术是指利用计算机技术将来自多个传感器的信息进行综合处理，以获得比单个传感器更准确、更完整、更可靠的信息的过程。
多传感器信息融合技术可以克服单个传感器的局限性，提高系统的感知能力、决策能力和鲁棒性。
多传感器信息融合技术主要涉及以下几个方面的内容：
1.数据采集:从多个传感器获取原始数据。
2.数据预处理:对原始数据进行去噪、滤波、配准等处理，提高数据的质量和一致性。
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