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基于SOM的无线传感器网络信息融合技术研究的开题报告
一、研究背景
随着无线传感器网络技术的不断发展和普及，传感器节点部署数量的急剧增加，传感器网络中的节点数量已经达到了成百上千甚至更多的规模，从而使得传感器网络的信息处理和管理变得更加复杂和困难。信息融合是传感器网络中一项重要的技术，它能够将来自多个传感器的原始数据进行融合，得到更加准确、全面、可靠的信息，实现传感器网络的高效运行和应用。
自组织映射(SOM)是一种无监督学习算法，它可以将高维数据映射到低维空间，并且能够保持原有数据的拓扑关系和相似性，被广泛应用于数据可视化和信息挖掘领域。近年来，SOM算法在传感器网络信息融合领域也得到了越来越广泛的应用。基于SOM算法的信息融合技术可以通过聚类、分类等方法将传感器节点数据进行分组和分类，得到更加精确的信息。例如，在环境监测、交通监测、健康监测等领域，基于SOM的信息融合技术可以实现对环境、交通、健康等方面的数据进行分析和预测，有着广泛的应用前景。
二、研究目的和内容
本研究旨在探究基于SOM的无线传感器网络信息融合技术，解决传感器网络中数据处理和管理的问题，实现对多源数据的高效处理和利用。具体研究内容包括：
1.研究SOM算法的原理和应用，探究其在无线传感器网络信息融合中的优势和局限性。
2.研究传感器网络中数据采集和传输的技术，并探究如何将传感器节点所采集的原始数据传输到信息融合中心进行处理和管理。
3.基于SOM算法设计和开发信息融合算法，实现对传感器网络中的多源数据进行聚类、分类等处理。
4.实验验证信息融合算法的有效性和可靠性，考察其在不同场景下的应用效果和性能表现，并与其他常用的信息融合算法进行比较和分析。
三、研究意义
1.提高传感器网络的信息处理和管理能力，实现对传感器节点数据的高效利用。
2.针对传感器网络中数据量大、复杂性高等问题进行研究和解决，提高信息处理的效率和准确性。
3.推动无线传感器网络技术向更加深入、广泛的领域发展，为环境监测、交通管控、健康管理等领域的应用提供支持和保障。
四、研究方法
本研究采用实验研究和数据分析的方法，具体方案包括：
1.设计并进行数据采集实验，收集传感器网络中的原始数据。
2.进行数据预处理，如数据清洗、去噪等，得到可用于信息融合的数据。
3.研究SOM算法的原理和应用，选定适合无线传感器网络信息融合的SOM算法。
4.设计和开发基于SOM算法的信息融合算法，实现对传感器网络中的多源数据进行聚类、分类等处理。
5.在实验平台上进行信息融合算法的测试和评估，比较分析不同算法的性能和效果差异。
五、研究预期结果
1.掌握基于SOM的无线传感器网络信息融合技术的原理、方法和应用。
2.研究和开发出一种高效、可靠的基于SOM的信息融合算法，实现对传感器网络中多源数据的处理和管理。
3.验证所设计的信息融合算法的有效性和性能，在不同场景下进行应用和评估。
4.对比分析不同的信息融合算法，得出不同算法的优劣和适用场景。
六、参考文献
[1]KohonenT.Self-OrganizingMaps[M].Berlin:Springer,2001.
[2]FattahSA&MayyasK,etal.AComprehensiveSurveyonSelf-OrganizingMap(SOM)ModelsandTheirApplications[J].NeuralNetworks,2014,55:101-133.
[3]ZhouJ,MaR&LinZ.AHybridSOM-SymmetricalUncertaintyMethodforMulti-SourceDataFusioninWirelessSensorNetworks[C].Springer,2014.
[4]LiuX,WangD&XuH.ANovelFusionApproachBasedonSOM-ELMforHigh-DimensionalDatainWSN[C].2018IEEE6thInternationalConferenceonWirelessCommunicationsandSignalProcessing(IWCSP),2018:1-6.