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多传感器数据融合是一项技术，可以使来自多个来源的信息组合以形成一个统一的图片。数据融合系统现在广泛用于传感器网络，机器人技术，视频和图像处理以及智能系统设计等各个领域。数据融合是一个广泛的主题，许多术语已互换使用。在各种科学，工程，管理和许多其他出版物中，这些术语和临时方法表明，已经反复研究了同一概念。本文的重点是多传感器数据融合。因此，在本文中，术语数据融合和多传感器数据融合互换使用。数据融合研究界取得了重大进步，尤其是近年来。尽管如此，意识到人脑数据融合能力的完美仿真仍然远非完成。本文是研究数据融合任务的努力，包括其潜在优势，具有挑战性的方面，现有方法论和最新进展。特别是，对现有数据数据融合方法的讨论依赖于以数据为中心的分类法，并根据所涉及的特定数据相关的挑战方面（S）探讨了每种方法。我们还提出了与数据融合有关的较少研究的问题，并讨论了该领域研究的未来途径。尽管存在一些一般[1-3]和特定的数据融合文献评论；本文旨在为读者提供通用和全面的
多传感器数据融合：最新的审查
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