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基于数据融合的态势生成技术的任务书
任务书：基于数据融合的态势生成技术的研究
一、项目背景
随着信息技术的快速发展和人们对信息获取的需求不断增加，大量的传感器、监控设备、卫星等数据获取设施被广泛应用。这些设备不同类型、不同来源、不同精度的数据，给信息获取和处理带来了很大的挑战。如何从这些海量、异构、分布的数据中提取出可靠、稳定的信息，对决策制定和指挥调度具有重要意义。
基于数据融合技术的态势生成就是针对这一问题而提出的一种解决方案。数据融合将来自不同传感器、设备的数据进行集成处理，提高了数据的可靠性、准确性和覆盖范围，从而使得生成的态势信息更准确、全面、实用，为决策的制定和指挥系统的实现提供更可靠的依据。
二、研究目标
本研究的主要目标是深入研究基于数据融合的态势生成技术，并最终实现一套完整的技术方案，以解决现实中的信息获取和处理问题。具体目标包括：
1.综合国内外各类文献及技术报告，深入研究数据融合的相关理论、方法、技术和工具，总结出其优缺点及发展趋势。
2.如何构建一个能够实现多源数据融合的算法模型，包括数据输入、处理方式和输出策略，提高融合数据的质量和应用效果。
3.根据研究的成果，设计基于数据融合的态势生成系统，并进行系统实现和验证，可以应用于特定场景，如地震预警、气象预测、大型活动安保等等。
三、研究内容
1.数据融合学术研究的调研。回顾国际和国内的数据融合算法理论及实践研究，汲取经验，并且将已有的研究成果与本方案作比较，看出巨大的优势和未来有待加强的研究点。
2.建立数据融合算法模型。结合多学科学科的理论，构建基于多源数据的融合算法模型。模型的重点在于系统架构设计，包括系统的输入、处理、输出模式等等，也有关键的部分是建立合适的数学模型来应对现有的复杂数据类型，提出解决方法。
3.开发融合实验平台。为建立融合算法的有效性，开发一个实验平台，在该平台上建立各种方案的试验环境，验证数据融合算法的可靠性和稳定性，并完善数据修补、缺失值计算、数据质量维护和数据可视化等方面的问题。
4.实现数据融合系统。实现基于数据融合的态势生成系统，包括架构和界面设计，以及用户界面和系统服务器的网络通信及依据不同场景需求进行适配。
四、研究意义
本研究将有助于推动多源数据融合在信息处理领域的应用，提高数据应用的精度和效率，在现实中广泛的指挥调度、灾害预警和资源分配等领域发挥重要应用作用。此研究成果将推进数据融合的应用进阶发展，能在信息处理领域中引领潮流。
五、进展计划
本研究计划持续一年，具体进展规划如下：
第一季度（1月~3月）：开展文献调研和数据采集。
第二季度（4月~6月）：制定数据融合算法带实验情报，开发并完善实验平台。
第三季度（7月~9月）：制定规则，并开展数据融合算法系统化实验验证。
第四季度（10月~12月）：完整实现数据融合技术系统，设计技术应用案例。
六、参考文献
1.赵建军,刘蕊,贾兴,&丁辉.(2017).基于大数据融合的态势感知及在指挥调度中的应用.信息网络安全,2,96-105.
2.FengZhang,BoqingGong,RuixianLiu,&JinzhuGao.(2019).Fusionofmulti-sourceremote-sensingdatabasedonconvolutionalneuralnetwork.OpticsExpress,27(9),13261-13280.
3.张志刚,&张健.(2021).基于数据融合的公共安全态势感知技术研究.江西科技师范大学学报:自然科学版,49(1),86-93.
4.Jia,Tianming,&Cao,Jun.(2020).Urbantrafficflowestimationbasedonmulti-sourcedatafusion.PloSone,15(11),e0242170.
5.Goh,KimHock,&Pang,YingHan.(2019).Arobustfusedmultiplesensorimageregistrationalgorithm.PloSone,14(1),e0210369.