Evaluation und Optimierung der automatischen Sachgruppenvergabe mithilfe des HDLTex Tools

In this thesis, new methods for text classification are examined and compared to the current software of the DNB. Due to technical changes in the area machine learning in recent years, improvements in text classification have been achieved. The objective is to improve the subject groups allocation of the DNB and to allow a hierarchical classification based on the DDC system. The decision was made on the HDLTex tool, as the structure of the DNB data set and the DDC system, which supports a hierarchical classification, are perfectly designed for it. The use of RNN networks on both hierarchical levels improved the current software situation. Furthermore, the approach was examined, if a combination of the predictions of the two hierarchies levels leads to an additional improvement, which, however, produced a negative result. Both beginners and experts find themselves as readers of this master's thesis in the target group again. In dieser Arbeit werden neue Verfahren zur Textklassifizierung untersucht und der aktuellen Software der DNB gegenübergestellt. Durch technische Veränderungen im Bereich Machine Learning in den letzten Jahren, konnten Verbesserungen in der Textklassifizierung erzielt werden. Dabei soll die Sachgruppenvergabe der DNB verbessert und anhand des DDC Systems eine hierarchische Klassifizierung ermöglicht werden. Die Entscheidung fiel auf das HDLTex Tool, da die Struktur des Datensatzes der DNB und das DDC System, welche eine hierarchische Klassifizierung unterstützt, perfekt darauf ausgelegt sind. Durch die Nutzung von RNN Netzen auf beiden Hierarchieebenen konnte eine Verbesserung zu der aktuellen Software erzielt werden. Weiterhin wurde der Ansatz untersucht, ob eine Kombinierung der Vorhersagen der beiden Hierarchieebenen zu einer aufbauenden Verbesserung führt, welches jedoch ein negatives Ergebnis hervorbrachte. Sowohl Anfänger als auch Experten finden sich als Leser dieser Masterarbeit in der Zielgruppe wieder

Human Activity Pattern Recognition from Accelerometry Data

Ambulant studies are dependent on the behavior and compliance of subjects in their home environment. Especially during interventions on the musculoskeletal system, monitoring physical activity is essential, even for research on nutritional, metabolic, or neuromuscular issues. To support an ambulant study at the German Aerospace Center (DLR), a pattern recognition system for human activity was developed. Everyday activi-ties of static (standing, sitting, lying) and dynamic nature (walking, ascending stairs, descending stairs, jogging) were under consideration. Two tri-axial accelerometers were attached to the hip and parallel to the tibia. Pattern characterizing features from the time domain (mean, standard deviation, absolute maximum) and the frequency domain (main frequencies, spectral entropy, autoregressive coefficients, signal magni-tude area) were extracted. Artificial neural networks (ANN) with a feedforward topology were trained with backpropagation as supervised learning algorithm. An evaluation of the resulting classifier was conducted with 14 subjects completing an activity protocol and a free chosen course of activities. An individual ANN was trained for each subject. Accuracies of 87,99 % and 71,23 % were approached in classifying the activity protocol and the free run, respectively. Reliabilities of 96,49 % and 76,77 % were measured. These performance parameters represent a working ambulant physical activity monitor-ing system

Proceedings. 25. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 26. - 27. November 2015

Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 25. Workshops „Computational Intelligence“ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) , der vom 26. – 27. November 2015 in Dortmund stattfindet

Online-Zustandstracking mit datengetriebenen Prozessmodellen

Durch immer weiter steigende Rechnerleistung und dadurch verbundene Möglichkeiten zur Modellierung und Simulation komplexer Fertigungsprozesse steigt die Herausforderung, diese aufwendig berechneten Modelle in reduzierte online-fähige Modelle zu übertragen, sodass diese z.B. zur Zustandsregelung eingesetzt werden können. Im Allgemeinen gilt: Je präziser die Simulation, desto zeitaufwendiger die Berechnungen. Online Zustandsverfolgung, sprich die Verfolgung des Bauteilzustandes im laufenden Prozess, ist bedeutend für effiziente automatisierte Regelung in der Fertigung. Diese Arbeit stellt sich der Herausforderung, reduzierte nichtlineare Prozessmodelle mittels Methoden der künstlichen Intelligenz, im Speziellen neuronaler Netze und genetischer Programmierung, zu erlernen. Hierfür werden Daten aus Finite-Elemente-Simulationen zur Datenerzeugung verwendet. Durch die erlernten datengetriebenen Prozessmodelle soll der nicht messbare Zustand vorhergesagt werden. Das reduzierte nichtlineare Prozessmodell entsteht durch die Reduzierung der Zustandsvariablen auf wenige charakteristische Merkmale. Dies geschieht durch eine hier vorgestellte Architektur für neuronale Netze, die offline eine nichtlineare Dimensionsreduktion durchführt. Dabei repräsentiert ein extrahiertes Merkmal charakteristische Eigenschaften einer Menge von Zustandsvariablen zu einem bestimmten Zeitpunkt und bei bestimmtem Prozessparameter bei gegebenen Randbedingungen. Der Zustand wird somit vom Zustandsraum in einen wesentlich geringer dimensionierten Merkmalsraum transformiert. Für die extrahierten Merkmalewerden mittels symbolischer Regression unter Verwendung genetischer Programmierung mathematische Beschreibungen erlernt. Diese Beschreibungen ersetzen das theoretische Modell bei der Zustandsbeobachtung. Für die Zustandsbeobachtung ist zusätzlich ein Messmodell nötig. Ein Messmodell bildet den nicht messbaren vorhergesagten Zustand auf die Messgrößen ab, um diese mit den wahren Messwerten des Prozesses zu vergleichen, um diese Differenz dann als Korrekturwert für die Zustandsbeobachtung zu verwenden. Es werden zwei Prozesse betrachtet: EinWärmeleitungsprozess, für den ein analytisches Modell zur Datengenerierung vorliegt, und ein Tiefziehprozess, für den ein zwei- und ein dreidimensionales Finite-Elemente-Modell vorliegt. Es kann gezeigt werden, dass reduzierte Surrogat-Modelle für die drei Anwendungsfälle erlernt werden konnten. Beim zweidimensionalen Modell wird z. B. die Dimension um den Faktor 133 reduziert. Das beschriebene Modell im reduzierten Raum kann 88% der Daten des Finite-Elemente-Modells rekonstruieren

Systemidentifikation und Reglersynthese für örtlich verteilte Prozesse durch adaptive Takagi-Sugeno Fuzzy Systeme am Beispiel des Raumklimaverhaltens

Eine wichtige Aufgabe der „präventiven Konservierung“ ist die Stabilisierung des Raumklimas, insbesondere der relativen Luftfeuchte. Die betreffenden Raumklimagrößen unterliegen dabei einer signifikanten örtlichen Verteilung, die im Rahmen der Raumklimaregelung berücksichtigt werden muss. Durch Nutzung von Sensornetzwerken und Verwendung mobiler Aktuatoren kann das Raumklima als örtlich verteilter Prozess betrachtet werden. Bei den resultierenden Modellgleichungen handelt es sich um nichtlineare partielle Differentialgleichungssysteme, welche im Allgemeinen numerisch iterativ gelöst werden müssen, was mit erheblichem Rechen- und Zeitaufwand verbunden ist. In der vorliegenden Arbeit wird daher ein zweistufiger Ansatz zur Modellreduktion für örtlich verteilte nichtlineare Prozesse vorgestellt. Zunächst wird mit Hilfe von Finiten-Differenzen Methoden eine örtliche Diskretisierung durchgeführt. Anschließend wird die Theorie der Takagi-Sugeno Fuzzy Systeme auf die nichtlinearen Gleichungssysteme übertragen. Das Verfahren wird zunächst theoretisch eingeführt und im Anschluss auf das Raumklimaverhalten übertragen.One of the most important and challenging goals of preventive conservation is the protecting of cultural assets from unfavorable climate conditions during storage and exhibition. The longevity of these assets is best ensured by keeping the relative humidity within a suitable range. Modern approaches for modelling and controlling view indoor air conditions as lumped parameter systems, an assumption which has led to unsatisfying results for preventive conservation purposes. A long run of indoor climate measurements thus carried out for the current research, yielded the insight that some important physical values, especially relative humidity, are significantly influenced by spatial distribution. This insight led to the focus in this thesis on modelling and control of nonlinear distributed parameter systems. Since the calculation of spatial distributed systems is imperative for the preservation of cultural assets, it is advantageous to be able to accomplish these calculations quickly. A common approach to such calculations has been to first formulate a general flow problem and then solve it with Computation Fluid Dynamics (CFD). However, because a flow problem is described by a set of nonlinear partial differential equations, only numerical solutions can usually be found, e.g. in CFD. This is desirable in the sense that these numerical solutions are very detailed, but they are not widely used for controller synthesis because the process of arriving at them is very time consuming and complicated.For this reason, a reduced approach capable of simplifying controller design without neglecting the spatial distribution is developed in this thesis. First of all, a spatial discretization is performed via finite-difference methods. The set of partial differential equations is thus reduced to a set of ordinary differential equations. Subsequently, the derived nonlinear equations are approximated by a Takagi-Sugeno Fuzzy approach. In contrast to lumped parameter systems, there is a need for model reduction in distributed parameter systems, where the number of subsystems would otherwise increase exponentially. As shown in the following, this model reduction is accomplished through introducing the Hadamard-Product. Methods for controller design are then given, as well as system identification approaches. For the examined case of controlling indoor air conditions, system identification methods proved mandatory, since there is no way of deriving model parameters in real world applications. After these theoretical approaches are elucidated, they are applied to the indoor air conditions and compared to the afore-mentioned currently used methods. It is thus demonstrated that spatial distributed systems are far more beneficial for preventive conservation and can be simplified while improving accuracy for the purpose of controlling indoor climate conditions and related applications.Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Modellbildung und Regelung nichtlinearer örtlich verteilter Prozesse. Als beispielhafte Anwendung wird die Regelung des Raumklimas im Rahmen der Präventiven Konservierung betrachtet. Die Präventive Konservierung umfasst dabei vorbeugende Maßnahmen zum Schutz von Kulturgütern. Eine wichtige Aufgabe ist hierbei die Stabilisierung des Raumklimas, insbesondere der relativen Luftfeuchtigkeit, in einem stationär akzeptablen Bereich. Zudem sind die kurzfristigen Schwankungen der Klimagrößen auf ein Minimum zu reduzieren. Die Betrachtung des Raumklimaverhaltens als konzentriert-parametrisches System reicht dabei zur Erfüllung der Anforderungen der Präventiven Konservierung nicht aus. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit ein Ansatz zur örtlich verteilten Betrachtung der Klimagrößen entwickelt, der sowohl die Modellbildung als auch die Regelung umfasst. Das Verhalten des Raumklimas bildet dabei ein strömungstechnisches Problem der Fluiddynamik. Dieses lässt sich durch ein System nichtlinearer partieller Differentialgleichungen beschreiben. Die Lösung solcher Strömungsprobleme erfolgt üblicherweise über numerische Methoden, wie den bekannten CFD-Simulationen. Nachteilig wirkt sich dabei der hohe rechentechnische Aufwand aus, was CFD-Simulationen zur Synthese von Reglern ungeeignet macht. Durch örtliche Diskretisierung mit Hilfe von Finite-Differenzen Methoden werden die partiellen Differentialgleichungen durch ördinäre Differentialgleichungen approximiert. Anschließend wird das hierdurch entstandene nichtlineare dynamische Gleichungssystem durch Methoden der Takagi-Sugeno Fuzzy Theorie beschrieben. Hierbei tritt für den Fall örtlich verteilter Systeme die Notwendigkeit der Modellreduktion auf, welche durch die Einführung des sogenannten Hadamard-Produktes gelöst wird. In dieser Arbeit werden sowohl Methoden zur Reglersynthese als auch Methoden zur datengetriebenen Modellbildung behandelt. Die datengetriebene Modellbildung ist dabei für eine Anwendung des Ansatzes im Rahmen einer Raumklimaregelung notwendig, da ein analytischer Ansatz für diesen Fall nicht praktikabel umsetzbar ist. Die entwickelten Ansätze werden zunächst theoretisch hergeleitet und an einem eindimensionalen Fallbeispiel verifiziert. Anschließend werden sie auf das Raumklimaverhalten übertragen. Es werden Ergebnisse zur datengetriebenen Modellbildung sowie zur Regelung des Raumklimas anhand von Untersuchungen eines kulturell genutzten Raumes gezeigt und mit gängigen Methoden zur Regelung des Raumklimas verglichen. Die Ergebnisse zeigen dabei, dass die örtlich verteilte Betrachtung deutliche Vorteile bringt

Simulation for digital manufacturing

Digitalisation has been among the most-often discussed developments of our modern society for decades and it increasingly stretches to manufacturing. Industrial processes merge with information technologies, accelerated by rapidly increasing amount of data and newly developed smart algorithms. This thesis focuses on demands of digital manufacturing and a neutral evaluation of smart algorithms. Digitalisation is a vast field. Various solutions have been suggested lately and establish further continuously. Companies feel increasingly pressured to amend their structures to smart and agile factories. These wide-spanning refurbishments often lack concrete objectives and clear target figures for successful implementation. This limits the clarity for comparing different solutions. Deriving from a discussion on purposes of digitalisation, simulation and calculation models have been established to evaluate and rate the most valuable approaches. A test and development system is established, which is suitable to compare different smart production IT solutions. Based on this practical case, a concrete evaluation is described. An exemplary production line is evaluated to find requirements for improved flexibility. After a critical discussion about the suitability of the suggested solution, assistance systems and mathematical models are introduced with which development and optimisation of smart production structures can be implemented in a given manufacturing system.Digitalisierung gehört seit Jahrzehnten zu den am häufigsten diskutierten Entwicklungen unserer heutigen Gesellschaft und erstreckt sich zunehmend auch auf die Produktion. Industrielle Prozesse verbinden sich mit Informationstechnik, beschleunigt durch rasant steigende Datenmengen und neu entwickelte, smarte Algorithmen. Diese Arbeit fokussiert sich auf die Anforderungen digitaler Fertigung und eine neutrale Bewertung smarter Algorithmen. Digitalisierung ist ein breites Feld. Verschiedene Lösungen wurden zuletzt vorgeschlagen und entwickeln sich kontinuierlich weiter. Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, ihre Strukturen zu smarten und agilen Fabriken zu entwickeln. Diese weitreichenden Erneuerungen lassen oft konkrete Ziele und klare Zielvorgaben für eine erfolgreiche Implementierung vermissen. Dies reduziert die Klarheit im direkten Vergleich verschiedener Lösungen. Ausgehend von einer Diskussion über den Zweck der Digitalisierung, wurden Simulations- und Berechnungsmodelle entwickelt um vielversprechende Anwendungen zu bewerten und zu klassifizieren. Ein Test- und Entwicklungssystem wurde eingerichtet, um verschiedene smarte IT-Lösungen im Produktionsumfeld vergleichen zu können. Nach einer kritischen Diskussion, in wie fern die vorgeschlagene Lösung geeignet ist, werden Assistenzsysteme und mathematische Modelle vorgestellt, die die Entwicklung und Optimierung smarter Produktionsstrukturen für ein gegebenes Fertigungssystem unterstützt

Reinforcement Learning Framework for the self-learning Suppression of Clutch Judder in automotive Drive Trains

In electromechanically actuated clutches, the active damping of vibrations by means of control of the clamping force allow the use of high performance materials in the friction pairing, which makes a more energy and cost efficient design of the clutch. In this work, a reinforcement learning framework for the control of the clamping force for the active suppression of judder vibrations is proposed and developed

Extraktion von Kontextinformationen zur Analyse von Nutzerströmen

Kontextadaptive Dienste ermitteln auf Basis von Sensordaten die aktuelle Situation des Nutzers. Dabei zählt neben Zeit, Identität und Aktivität vor allem der Aufenthaltsort zu den primären Kontextinformationen. Gerade Gebäude- und Infrastrukturbetreiber haben höchstes Interesse an solchen Daten, bekommen jedoch nur selten Zugriff darauf. Eine vielversprechende Alternative stellt das Aufzeichnen und Analysieren von Bluetooth- bzw. WLAN-Signalen dar, welches sich auch ohne Einverständnis der Nutzer realisieren lässt. Einige Startup-Unternehmen bieten mit dieser Strategie bereits Kundenanalysen an, jedoch fehlen wissenschaftliche Studien über die tatsächliche Güte solcher Verfahren. Zudem stellt die Extraktion primärer Kontextinformationen eine bisher ungelöste Herausforderung dar, da die aufgezeichneten Daten ein hohes Rauschen und eine geringe Frequenz aufweisen. Die vorliegende Arbeit geht dieses Problem der Datenunsicherheit an. So wird im ersten Teil untersucht, wie und welche Informationen aus Kommunikationsdaten gewonnen werden können. Diese werden anschließend zur Berechnung von Nutzerströmen in einem realen Szenario verwendet. Mithilfe einer bekannten Grundwahrheit können erstmals belastbare Aussagen über die Güte der evaluierten Verfahren getroffen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass sich gerade WLAN-Daten zur Nutzerstromanalyse eignen, weshalb anschließend Simulationsmodelle von WLAN-Beobachtungen entwickelt werden. Dabei wird erstmals neben der Zeit auch die Aktivität und das Endgerät berücksichtigt. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Extraktion der Ortsinformation aus WLAN-Daten, die von mehreren Messknoten aufgezeichnet werden. Hierbei werden zunächst geometrische Ansätze zur Platzierung solcher Knoten vorgestellt. Auf Basis der Ergebnisse werden Messknoten installiert, um Bewegungspfade mobiler Nutzer im Gebäude zu ermitteln. Es zeigt sich, dass deterministische Methoden nicht die nötige Genauigkeit liefern und probabilistische Verfahren andere Nachteile aufweisen. Deshalb wird der State-Partikel-Filter als neuartige hybride Variante vorgestellt, die im Rahmen der Evaluation bessere Ergebnisse in Bezug auf anerkannte Metriken erreicht. Im dritten Teil wird die Extraktion von Aktivitäts- und Identitätsinformationen untersucht. Hierzu wird ein modifiziertes Verfahren zur Bestimmung von Ruhe- und Bewegungsphasen vorgestellt, das im Vergleich zu verwandten Arbeiten genauer ist. Auf Basis aller verfügbaren Informationen wird schließlich zur Identitätserkennung eine Klassifizierung von Nutzerrollen durchgeführt. Anders als in bisherigen Arbeiten findet so eine komplette Extraktion primärer Kontextinformationen aus aufgezeichneten Kommunikationsdaten statt.Context-aware services mainly estimate a user's current situation using sensor data. The well-known primary types of context information are time, identity, activity, and above all, location. Building managers and infrastructure providers are particularly interested in such data. However, they hardly get access to it. A promising alternative way without requiring users' permission for data access is to observe and analyse Bluetooth as well as Wi-Fi signals. Some start-ups already apply this technique in order to offer retail analytics. However, scientific studies providing information about the real performance of such approaches are still missing. Furthermore, extracting all of the primary types of context information is still challenging, due to the fact that the recorded data suffers from high noise and low sampling rates. This work deals with the afore-mentioned problems. Hence, the first chapter investigates, how and which kind of information can be inferred from captured communication data. Subsequently, this information is used to estimate user flows in a realistic scenario. With access to a known ground truth it becomes possible for the first time to reveal the real performance of the evaluated approaches. The results indicate that Wi-Fi captures are suitable for user flow analysis. Hence, models for simulating Wi-Fi based observations are developed considering time and novel aspects such as the user's activity and the device. The second chapter deals with the extraction of location information from Wi-Fi data which is captured by several distributed monitoring units. As a first step, geometric approaches for the placement of such units are presented. Based on the achieved results, Wi-Fi monitors are deployed in order to track and estimate trajectories of mobile users. In this connection, it is shown that deterministic methods do not reach the required accuracy and probabilistic approaches suffer from different drawbacks. Therefore, the so-called State-Particle-Filter is introduced as a novel hybrid variant returning better results in terms of well-adopted metrics within the performed evaluation. In the third chapter, the extraction of activity and identity information is investigated. Therefore, a modified approach for recognition of dwell times and motion periods is introduced which is shown to be more accurate than existing techniques. Finally, on the basis of all the available information, a user role classification task is performed for identity discovery. Thus, in contrast to other works, a complete extraction of the well-known primary types of context information is realized using captured communication data and the proposed methods

Extraktion von Kontextinformationen zur Analyse von Nutzerströmen

Kontextadaptive Dienste ermitteln auf Basis von Sensordaten die aktuelle Situation des Nutzers. Dabei zählt neben Zeit, Identität und Aktivität vor allem der Aufenthaltsort zu den primären Kontextinformationen. Gerade Gebäude- und Infrastrukturbetreiber haben höchstes Interesse an solchen Daten, bekommen jedoch nur selten Zugriff darauf. Eine vielversprechende Alternative stellt das Aufzeichnen und Analysieren von Bluetooth- bzw. WLAN-Signalen dar, welches sich auch ohne Einverständnis der Nutzer realisieren lässt. Einige Startup-Unternehmen bieten mit dieser Strategie bereits Kundenanalysen an, jedoch fehlen wissenschaftliche Studien über die tatsächliche Güte solcher Verfahren. Zudem stellt die Extraktion primärer Kontextinformationen eine bisher ungelöste Herausforderung dar, da die aufgezeichneten Daten ein hohes Rauschen und eine geringe Frequenz aufweisen. Die vorliegende Arbeit geht dieses Problem der Datenunsicherheit an. So wird im ersten Teil untersucht, wie und welche Informationen aus Kommunikationsdaten gewonnen werden können. Diese werden anschließend zur Berechnung von Nutzerströmen in einem realen Szenario verwendet. Mithilfe einer bekannten Grundwahrheit können erstmals belastbare Aussagen über die Güte der evaluierten Verfahren getroffen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass sich gerade WLAN-Daten zur Nutzerstromanalyse eignen, weshalb anschließend Simulationsmodelle von WLAN-Beobachtungen entwickelt werden. Dabei wird erstmals neben der Zeit auch die Aktivität und das Endgerät berücksichtigt. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Extraktion der Ortsinformation aus WLAN-Daten, die von mehreren Messknoten aufgezeichnet werden. Hierbei werden zunächst geometrische Ansätze zur Platzierung solcher Knoten vorgestellt. Auf Basis der Ergebnisse werden Messknoten installiert, um Bewegungspfade mobiler Nutzer im Gebäude zu ermitteln. Es zeigt sich, dass deterministische Methoden nicht die nötige Genauigkeit liefern und probabilistische Verfahren andere Nachteile aufweisen. Deshalb wird der State-Partikel-Filter als neuartige hybride Variante vorgestellt, die im Rahmen der Evaluation bessere Ergebnisse in Bezug auf anerkannte Metriken erreicht. Im dritten Teil wird die Extraktion von Aktivitäts- und Identitätsinformationen untersucht. Hierzu wird ein modifiziertes Verfahren zur Bestimmung von Ruhe- und Bewegungsphasen vorgestellt, das im Vergleich zu verwandten Arbeiten genauer ist. Auf Basis aller verfügbaren Informationen wird schließlich zur Identitätserkennung eine Klassifizierung von Nutzerrollen durchgeführt. Anders als in bisherigen Arbeiten findet so eine komplette Extraktion primärer Kontextinformationen aus aufgezeichneten Kommunikationsdaten statt.Context-aware services mainly estimate a user's current situation using sensor data. The well-known primary types of context information are time, identity, activity, and above all, location. Building managers and infrastructure providers are particularly interested in such data. However, they hardly get access to it. A promising alternative way without requiring users' permission for data access is to observe and analyse Bluetooth as well as Wi-Fi signals. Some start-ups already apply this technique in order to offer retail analytics. However, scientific studies providing information about the real performance of such approaches are still missing. Furthermore, extracting all of the primary types of context information is still challenging, due to the fact that the recorded data suffers from high noise and low sampling rates. This work deals with the afore-mentioned problems. Hence, the first chapter investigates, how and which kind of information can be inferred from captured communication data. Subsequently, this information is used to estimate user flows in a realistic scenario. With access to a known ground truth it becomes possible for the first time to reveal the real performance of the evaluated approaches. The results indicate that Wi-Fi captures are suitable for user flow analysis. Hence, models for simulating Wi-Fi based observations are developed considering time and novel aspects such as the user's activity and the device. The second chapter deals with the extraction of location information from Wi-Fi data which is captured by several distributed monitoring units. As a first step, geometric approaches for the placement of such units are presented. Based on the achieved results, Wi-Fi monitors are deployed in order to track and estimate trajectories of mobile users. In this connection, it is shown that deterministic methods do not reach the required accuracy and probabilistic approaches suffer from different drawbacks. Therefore, the so-called State-Particle-Filter is introduced as a novel hybrid variant returning better results in terms of well-adopted metrics within the performed evaluation. In the third chapter, the extraction of activity and identity information is investigated. Therefore, a modified approach for recognition of dwell times and motion periods is introduced which is shown to be more accurate than existing techniques. Finally, on the basis of all the available information, a user role classification task is performed for identity discovery. Thus, in contrast to other works, a complete extraction of the well-known primary types of context information is realized using captured communication data and the proposed methods