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、自动驾驶等领域得到了广泛应用和迅速发展。
本文首先介绍了多传感器信息融合的基本概念、融合级别和体系结构，并对信息融合的优势进行了阐述。
然后，本文梳理了国内外多传感器信息融合技术的研究现状，详细介绍了数据配准、数据关联、状态估计和目标识别与跟踪等关键技术，并对不同融合算法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还探讨了多传感器信息融合技术在不同领域的应用，并对其未来发展趋势进行了展望。
最后，总结了多传感器信息融合技术研究的重点和难点，并提出了未来研究方向的建议。
关键词：多传感器信息融合；数据配准；数据关联；状态估计；目标识别与跟踪
多传感器信息融合，简而言之，就是将来自多个传感器的信息进行综合处理，以便获得比单个传感器更准确、更全面、更可靠的信息。
多传感器信息融合技术起源于军事领域，随着传感器技术、计算机技术和人工智能技术的进步，信息融合技术得到了长足发展，并在越来越多的领域得到应用。
多传感器信息融合按照融合级别可以分为数据级融合、特征级融合和决策级融合三种。
数据级融合是指将多个传感器获取的原始数据直接进行融合，其优点是可以保留最多的原始信息，但缺点是计算量大、实时性差；特征级融合是指先从传感器数据中提取特征，然后再对特征进行融合，其优点是计算量相对较小、实时性较好，但缺点是可能会损失部分原始信息；决策级融合是指先根据每个传感器的观测结果做出局部决策，然后再对局部决策进行融合，其优点是逻辑清晰、易于实现，但缺点是可能会因为局部决策的错误而影响最终决策的准确性。
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