恶臭是重要的环境污染因子，常规检测技术如气相色谱等耗时较长且耗费较高，不利于在线快速评价空气污染情况。本文研究以传感器阵列为基础的信号融合技术，建立低成本、无损、简单、快速准确的电子鼻在线检测系统，同时实现多点、实时、快速检测目标，在此基础上建立垃圾填埋场、化工园区等重点管控目标的空气环境污染评价技术。本文在分析电子鼻技术国内外研究现状及其发展趋势的基础上，以电子鼻对恶臭检测为目标，设计并实现了电子鼻的软硬件系统，建立了半定量分析恶臭的算法，并以垃圾填埋场为对象，开展实地检测应用研究。本文建立的电子鼻在线检测系统采用MSP430和Cortex A9作为处理器。硬件部分主要包括：传感器阵列、信号提取模块、泵阀控制驱动模块、通信协议模块、人机交互系统模块等。软件部分包括MSP430的底层控制程序和运行于CortexA9的基于WinCE的人机交互程序，其中控制程序主要实现AD采集、泵阀控制、串口数据收发等功能，人机交互程序主要有串口配置模块、数据库建立模块、算法处理模块、软件配置模块、数据显示模块、历史数据模块。在算法设计方面，本文以垃圾填埋场和化工园区为目标环境，应用PCA分析、常规型BP算法、改进型BP算法、RBF算法等技术，建立用于评价目标环境的污染指数和风险评估。论文最后对A市B垃圾填埋场进行实地检测研究，结果表明，结合相应智能算法的电子鼻系统可以实现目标环境有效、快速检测与评估。论文针对不同类型的气体传感器阵列的信号融合技术做了理论归纳，并创新性的进行了系统结构设计，包括气路的密封性、传感器的可更换性、电路的可调性等。论文选用实用性的小数据库SQLite嵌入到WinCE系统中，最终保证了系统长时间运行的稳定性和可靠性。