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A review of data fusion models and systems

机译：数据融合模型和系统的回顾

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Implementation of a data fusion system is a complex task. Several of the most critical issues related to the implementation are requirements analysis, sensor selection, architecture selection, algorithm selection, software implementation and testing and evaluation. A number of data fusion frameworks have been developed to serve the purpose. This article reviews the literature on data fusion models, as well as aspects of systems engineering related to multisensory fusion. A novel generic framework is proposed to link data fusion system engineering with algorithm engineering paradigm. A new term called 'impact factor' is introduced to designate data fusion performance research findings.
机译：数据融合系统的实现是一项复杂的任务。与实现相关的几个最关键的问题是需求分析，传感器选择，体系结构选择，算法选择，软件实现以及测试和评估。为了达到这个目的，已经开发了许多数据融合框架。本文回顾了有关数据融合模型以及与多传感器融合有关的系统工程方面的文献。提出了一种新颖的通用框架，将数据融合系统工程与算法工程范式联系起来。引入了一个称为“影响因子”的新术语来指定数据融合性能研究结果。

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