Sichere Dienste-Suche in Sensornetzen

Im Rahmen der Arbeit wird mit Secure Content Addressable Network (SCAN) ein sicheres, verteiltes Diensteverzeichnis vorgestellt, mit Hilfe dessen in dienstorientierten Sensornetzen verfügbare Dienste sicher aufgefunden werden können. SCAN nimmt besondere Rücksicht auf die speziellen Eigenschaften von Sensorknoten, insbesondere auf die sehr beschränkten Ressourcen wie z.B. Hauptspeicher oder Rechenleistung

Basissoftware für drahtlose Ad-hoc- und Sensornetze

Mit dem Titel "Basissoftware für selbstorganisierende Infrastrukturen für vernetzte mobile Systeme" vereint das Schwerpunktprogramm 1140 der DFG Forschungsvorhaben zum Thema drahtloser Ad-hoc- und Sensornetze. Durch die Konzeption höherwertiger Dienste für diese aufstrebenden Netztypen leistet das Schwerpunktprogramm einen essentiellen Beitrag zur aktuellen Forschung und erschafft gleichzeitig ein solides Fundament zur Entwicklung zahlreicher Anwendungen

7. GI/ITG KuVS Fachgespräch Drahtlose Sensornetze

In dem vorliegenden Tagungsband sind die Beiträge des Fachgesprächs Drahtlose Sensornetze 2008 zusammengefasst. Ziel dieses Fachgesprächs ist es, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus diesem Gebiet die Möglichkeit zu einem informellen Austausch zu geben – wobei immer auch Teilnehmer aus der Industrieforschung willkommen sind, die auch in diesem Jahr wieder teilnehmen.Das Fachgespräch ist eine betont informelle Veranstaltung der GI/ITG-Fachgruppe „Kommunikation und Verteilte Systeme“ (www.kuvs.de). Es ist ausdrücklich keine weitere Konferenz mit ihrem großen Overhead und der Anforderung, fertige und möglichst „wasserdichte“ Ergebnisse zu präsentieren, sondern es dient auch ganz explizit dazu, mit Neueinsteigern auf der Suche nach ihrem Thema zu diskutieren und herauszufinden, wo die Herausforderungen an die zukünftige Forschung überhaupt liegen.Das Fachgespräch Drahtlose Sensornetze 2008 findet in Berlin statt, in den Räumen der Freien Universität Berlin, aber in Kooperation mit der ScatterWeb GmbH. Auch dies ein Novum, es zeigt, dass das Fachgespräch doch deutlich mehr als nur ein nettes Beisammensein unter einem Motto ist.Für die Organisation des Rahmens und der Abendveranstaltung gebührt Dank den beiden Mitgliedern im Organisationskomitee, Kirsten Terfloth und Georg Wittenburg, aber auch Stefanie Bahe, welche die redaktionelle Betreuung des Tagungsbands übernommen hat, vielen anderen Mitgliedern der AG Technische Informatik der FU Berlin und natürlich auch ihrem Leiter, Prof. Jochen Schiller

Internet der Dinge

Dieser Kurs bietet die Einführung zum Thema Internet der Dinge (engl. IoT, Internet of Things). In den ersten Kapiteln werden grundlegende Informationen über IoT präsentiert. Danach folgt die Beschreibung des im IoT am häufigsten eingesetzten Internetprotokolls IPv6, der wichtigsten Anwendungen, des jetzigen Zustands auf dem Markt und der Technologien, welche die Existenz von IoT an sich erlauben. Schließlich werden die wesentlichsten künftigen Herausforderungen behandelt.Peer ReviewedPostprint (published version

Automatisierte Integration von funkbasierten Sensornetzen auf Basis simultaner Lokalisierung und Kartenerstellung

Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Verfahrens zur automatisierten Integration funkbasierter drahtloser Sensornetze (engl. Wireless Sensor Network, kurz WSN) in die jeweilige Anwendungsumgebung. Die Sensornetze realisieren dort neben Kommunikationsaufgaben vor allem die Bestimmung von Ortsinformationen. Das Betriebshofmanagement im ÖPNV stellt dabei eine typische Anwendung dar. So wird auf der Grundlage permanent verfügbarer Positionskoordinaten von Bussen und Bahnen als mobile Objekte im Verkehrsumfeld eine effizientere Betriebsführung ermöglicht. Die Datenbasis in dieser Arbeit bilden zum einen geometrische Beziehungen im Sensornetz, die aus Gründen der Verfügbarkeit lediglich durch paarweise Distanzen zwischen den mobilen Objekten und den im Umfeld fest installierten Ankern beschrieben sind. Zum anderen kann auf vorhandenes digitales Kartenmaterial in Form von Vektor- und Rasterkarten bspw. von GIS-Diensten zurückgegriffen werden. Die Argumente für eine Automatisierung sind naheliegend. Einerseits soll der Aufwand der Positionskalibrierung nicht mit der Anzahl verbauter Anker skalieren, was sich ausschließlich automatisiert realisieren lässt. Dadurch werden gleichzeitig symptomatische Fehlerquellen, die aus einer manuellen Systemintegration resultieren, eliminiert. Andererseits soll die Automatisierung ein echtzeitfähiges Betreiben (z.B. Rekalibrierung und Fernwartung) gewährleisten, sodass kostenintensive Wartungs- und Servicedienstleistungen entfallen. Das entwickelte Verfahren generiert zunächst aus den Sensordaten mittels distanzbasierter simultaner Lokalisierung und Kartenerstellung (engl. Range-Only Simultaneous Localization and Mapping, kurz RO-SLAM) relative Positionsinformationen für Anker und mobile Objekte. Anschließend führt das Verfahren diese Informationen im Rahmen einer kooperativen Kartenerstellung zusammen. Aus den relativen, kooperativen Ergebnissen und dem zugrundeliegenden Kartenmaterial wird schließlich ein anwendungsspezifischer absoluter Raumbezug hergestellt. Die Ergebnisse der durchgeführten Verfahrensevaluation belegen anhand generierter semi-realer Sensordaten sowie definierter Testszenarien die Funktions- und Leistungsfähigkeit des entwickelten Verfahrens. Sie beinhalten qualifizierende Aussagen und zeigen darüber hinaus statistisch belastbare Genauigkeitsgrenzen auf.:Abbildungsverzeichnis...............................................X Tabellenverzeichnis...............................................XII Abkürzungsverzeichnis............................................XIII Symbolverzeichnis................................................XVII 1 Einleitung........................................................1 1.1 Stand der Technik...............................................3 1.2 Entwickeltes Verfahren im Überblick.............................4 1.3 Wissenschaftlicher Beitrag......................................7 1.4 Gliederung der Arbeit...........................................8 2 Grundlagen zur Verfahrensumsetzung...............................10 2.1 Überblick zu funkbasierten Sensornetzen........................10 2.1.1 Aufbau und Netzwerk..........................................11 2.1.2 System- und Technologiemerkmale..............................12 2.1.3 Selbstorganisation...........................................13 2.1.4 Räumliche Beziehungen........................................14 2.2 Umgebungsrepräsentation........................................18 2.2.1 Koordinatenbeschreibung......................................19 2.2.2 Kartentypen..................................................20 2.3 Lokalisierung..................................................22 2.3.1 Positionierung...............................................23 2.3.2 Tracking.....................................................28 2.3.3 Koordinatentransformation....................................29 3 Zustandsschätzung dynamischer Systeme............................37 3.1 Probabilistischer Ansatz.......................................38 3.1.1 Satz von Bayes...............................................39 3.1.2 Markov-Kette.................................................40 3.1.3 Hidden Markov Model..........................................42 3.1.4 Dynamische Bayes‘sche Netze..................................43 3.2 Bayes-Filter...................................................45 3.2.1 Extended Kalman-Filter.......................................48 3.2.2 Histogramm-Filter............................................51 3.2.3 Partikel-Filter..............................................52 3.3 Markov Lokalisierung...........................................58 4 Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung.....................61 4.1 Überblick......................................................62 4.1.1 Objektbeschreibung...........................................63 4.1.2 Umgebungskarte...............................................65 4.1.3 Schließen von Schleifen......................................70 4.2 Numerische Darstellung.........................................72 4.2.1 Formulierung als Bayes-Filter................................72 4.2.2 Diskretisierung des Zustandsraums............................74 4.2.3 Verwendung von Hypothesen....................................74 4.3 Initialisierung des Range-Only SLAM............................75 4.3.1 Verzögerte und unverzögerte Initialisierung..................75 4.3.2 Initialisierungsansätze......................................76 4.4 SLAM-Verfahren.................................................80 4.4.1 Extended Kalman-Filter-SLAM..................................81 4.4.2 Incremental Maximum Likelihood-SLAM..........................90 4.4.3 FastSLAM.....................................................99 5 Kooperative Kartenerstellung....................................107 5.1 Aufbereitung der Ankerkartierungsergebnisse...................108 5.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren.................................110 5.2.1 Auflösen von Mehrdeutigkeiten...............................110 5.2.2 Erstellung einer gemeinsamen Ankerkarte.....................115 6 Herstellung eines absoluten Raumbezugs..........................117 6.1 Aufbereitung der Lokalisierungsergebnisse.....................117 6.1.1 Generierung von Geraden.....................................119 6.1.2 Generierung eines Graphen...................................122 6.2 Daten-Matching-Verfahren......................................123 6.2.1 Vektorbasierte Karteninformationen..........................125 6.2.2 Rasterbasierte Karteninformationen..........................129 7 Verfahrensevaluation............................................133 7.1 Methodischer Ansatz...........................................133 7.2 Datenbasis....................................................135 7.2.1 Sensordaten.................................................137 7.2.2 Digitales Kartenmaterial....................................143 7.3 Definition von Testszenarien..................................145 7.4 Bewertung.....................................................147 7.4.1 SLAM-Verfahren..............................................148 7.4.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren...............................151 7.4.3 Daten-Matching-Verfahren....................................152 8 Zusammenfassung und Ausblick....................................163 8.1 Ergebnisse der Arbeit.........................................164 8.2 Ausblick......................................................165 Literaturverzeichnis..............................................166 A Ergänzungen zum entwickelten Verfahren..........................A-1 A.1 Generierung von Bewegungsinformationen........................A-1 A.2 Erweiterung des FastSLAM-Verfahrens...........................A-2 A.3 Ablauf des konzipierten Greedy-Algorithmus....................A-4 A.4 Lagewinkel der Kanten in einer Rastergrafik...................A-5 B Ergänzungen zur Verfahrensevaluation............................A-9 B.1 Geschwindigkeitsprofile der simulierten Objekttrajektorien....A-9 B.2 Gesamtes SLAM-Ergebnis eines Testszenarios....................A-9 B.3 Statistische Repräsentativität...............................A-10 B.4 Gesamtes Ankerkarten-Merging-Ergebnis eines Testszenarios....A-11 B.5 Gesamtes Daten-Matching-Ergebnis eines Testszenarios.........A-18 B.6 Qualitative Ergebnisbewertung................................A-18 B.7 Divergenz des Gesamtverfahrens...............................A-18The aim of this work is the development of a method for the automated integration of Wireless Sensor Networks (WSN) into the respective application environment. The sensor networks realize there beside communication tasks above all the determination of location information. Therefore, the depot management in public transport is a typical application. Based on permanently available position coordinates of buses and trams as mobile objects in the traffic environment, a more efficient operational management is made possible. The database in this work is formed on the one hand by geometric relationships in the sensor network, which for reasons of availability are only described by pairwise distances between the mobile objects and the anchors permanently installed in the environment. On the other hand, existing digital map material in the form of vector and raster maps, e.g. obtained by GIS services, is used. The arguments for automation are obvious. First, the effort of position calibration should not scale with the number of anchors installed, which can only be automated. This at once eliminates symptomatic sources of error resulting from manual system integration. Secondly, automation should ensure real-time operation (e.g. recalibration and remote maintenance), eliminating costly maintenance and service. Initially, the developed method estimates relative position information for anchors and mobile objects from the sensor data by means of Range-Only Simultaneous Localization and Mapping (RO-SLAM). The method then merges this information within a cooperative map creation. From the relative, cooperative results and the available map material finally an application-specific absolute spatial outcome is generated. Based on semi-real sensor data and defined test scenarios, the results of the realized method evaluation demonstrate the functionality and performance of the developed method. They contain qualifying statements and also show statistically reliable limits of accuracy.:Abbildungsverzeichnis...............................................X Tabellenverzeichnis...............................................XII Abkürzungsverzeichnis............................................XIII Symbolverzeichnis................................................XVII 1 Einleitung........................................................1 1.1 Stand der Technik...............................................3 1.2 Entwickeltes Verfahren im Überblick.............................4 1.3 Wissenschaftlicher Beitrag......................................7 1.4 Gliederung der Arbeit...........................................8 2 Grundlagen zur Verfahrensumsetzung...............................10 2.1 Überblick zu funkbasierten Sensornetzen........................10 2.1.1 Aufbau und Netzwerk..........................................11 2.1.2 System- und Technologiemerkmale..............................12 2.1.3 Selbstorganisation...........................................13 2.1.4 Räumliche Beziehungen........................................14 2.2 Umgebungsrepräsentation........................................18 2.2.1 Koordinatenbeschreibung......................................19 2.2.2 Kartentypen..................................................20 2.3 Lokalisierung..................................................22 2.3.1 Positionierung...............................................23 2.3.2 Tracking.....................................................28 2.3.3 Koordinatentransformation....................................29 3 Zustandsschätzung dynamischer Systeme............................37 3.1 Probabilistischer Ansatz.......................................38 3.1.1 Satz von Bayes...............................................39 3.1.2 Markov-Kette.................................................40 3.1.3 Hidden Markov Model..........................................42 3.1.4 Dynamische Bayes‘sche Netze..................................43 3.2 Bayes-Filter...................................................45 3.2.1 Extended Kalman-Filter.......................................48 3.2.2 Histogramm-Filter............................................51 3.2.3 Partikel-Filter..............................................52 3.3 Markov Lokalisierung...........................................58 4 Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung.....................61 4.1 Überblick......................................................62 4.1.1 Objektbeschreibung...........................................63 4.1.2 Umgebungskarte...............................................65 4.1.3 Schließen von Schleifen......................................70 4.2 Numerische Darstellung.........................................72 4.2.1 Formulierung als Bayes-Filter................................72 4.2.2 Diskretisierung des Zustandsraums............................74 4.2.3 Verwendung von Hypothesen....................................74 4.3 Initialisierung des Range-Only SLAM............................75 4.3.1 Verzögerte und unverzögerte Initialisierung..................75 4.3.2 Initialisierungsansätze......................................76 4.4 SLAM-Verfahren.................................................80 4.4.1 Extended Kalman-Filter-SLAM..................................81 4.4.2 Incremental Maximum Likelihood-SLAM..........................90 4.4.3 FastSLAM.....................................................99 5 Kooperative Kartenerstellung....................................107 5.1 Aufbereitung der Ankerkartierungsergebnisse...................108 5.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren.................................110 5.2.1 Auflösen von Mehrdeutigkeiten...............................110 5.2.2 Erstellung einer gemeinsamen Ankerkarte.....................115 6 Herstellung eines absoluten Raumbezugs..........................117 6.1 Aufbereitung der Lokalisierungsergebnisse.....................117 6.1.1 Generierung von Geraden.....................................119 6.1.2 Generierung eines Graphen...................................122 6.2 Daten-Matching-Verfahren......................................123 6.2.1 Vektorbasierte Karteninformationen..........................125 6.2.2 Rasterbasierte Karteninformationen..........................129 7 Verfahrensevaluation............................................133 7.1 Methodischer Ansatz...........................................133 7.2 Datenbasis....................................................135 7.2.1 Sensordaten.................................................137 7.2.2 Digitales Kartenmaterial....................................143 7.3 Definition von Testszenarien..................................145 7.4 Bewertung.....................................................147 7.4.1 SLAM-Verfahren..............................................148 7.4.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren...............................151 7.4.3 Daten-Matching-Verfahren....................................152 8 Zusammenfassung und Ausblick....................................163 8.1 Ergebnisse der Arbeit.........................................164 8.2 Ausblick......................................................165 Literaturverzeichnis..............................................166 A Ergänzungen zum entwickelten Verfahren..........................A-1 A.1 Generierung von Bewegungsinformationen........................A-1 A.2 Erweiterung des FastSLAM-Verfahrens...........................A-2 A.3 Ablauf des konzipierten Greedy-Algorithmus....................A-4 A.4 Lagewinkel der Kanten in einer Rastergrafik...................A-5 B Ergänzungen zur Verfahrensevaluation............................A-9 B.1 Geschwindigkeitsprofile der simulierten Objekttrajektorien....A-9 B.2 Gesamtes SLAM-Ergebnis eines Testszenarios....................A-9 B.3 Statistische Repräsentativität...............................A-10 B.4 Gesamtes Ankerkarten-Merging-Ergebnis eines Testszenarios....A-11 B.5 Gesamtes Daten-Matching-Ergebnis eines Testszenarios.........A-18 B.6 Qualitative Ergebnisbewertung................................A-18 B.7 Divergenz des Gesamtverfahrens...............................A-1

Studentensymposium Informatik Chemnitz 2012: Tagungsband zum 1. Studentensymposium Chemnitz vom 4. Juli 2012

In diesem Jahr fand das erste Studentensymposium Informatik Chemnitz (TUCSIS StudSym 2012) statt. Wir freuen uns, Ihnen in diesem Tagungsband studentische Beiträge präsentieren zu können. Das Studentensymposium der Fakultät für Informatik der TU Chemnitz richtet sich an alle Studierende und Doktoranden der Informatik sowie angrenzender Disziplinen mit Schwerpunkt Informatik aus dem Raum Chemnitz. Das Symposium hat das Ziel, den Studierenden eine Plattform zu geben, ihre Projekte, Studienarbeiten und Forschungsvorhaben vorzustellen. Im Mittelpunkt des Symposiums stehen studentische Projekte aus Seminaren, Praktika, Abschlussarbeiten oder extracurricularen Aktivitäten. Das Symposium bietet die Möglichkeit, vor einem akademischen Publikum Ideen, Pläne und Ergebnisse zu präsentieren und zu diskutieren. Darüber hinaus sind Doktoranden eingeladen ihre Promotionsprojekte mit einem Poster zu präsentieren um dadurch Feedback von anderen jungen Wissenschaftlern und Professoren für ihre wissenschaftliche Arbeit zu erhalten

TOGBAD : Ein Verfahren zur Erkennung von Routingangriffen in taktischen multi-hop Netzen

Multi-hop Netze sind seit vielen Jahren Forschungsthema. Seit einigen Jahren gibt es auch erste Realisierungen solcher Netze. Sie ermöglichen es, ohne feste Infrastruktur sich selbst organisierende Netze zu realisieren. Dies macht sie für vielfältige zivile wie taktische Szenarien interessant. In der vorliegenden Arbeit liegt der Fokus auf taktischen Szenarien, wie Szenarien der öffentlichen Sicherheit, militärischen oder Katastrophenszenarien. In solchen Szenarien kann für die Kommunikation auf der letzten Meile nicht von existierender Kommunikationsinfrastruktur ausgegangen werden. Taktische multi-hop Netze stellen eine Möglichkeit dar, die Kommunikation auf der letzen Meile trotzdem zu realisieren. Taktische multi-hop Netze sind zunächst einmal drahtlose multi-hop Netze, weisen darüber hinaus jedoch spezielle Eigenschaften auf. Diese speziellen Eigenschaften sind gruppenbasierte Bewegung, heterogene Knoten und eine hohe Relevanz von Sicherheitsbelangen. In taktischen multi-hop Netzen kann die Verletzung der Schutzziele Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit schwerwiegende Folgen, bis hin zum Verlust von Menschenleben, haben. Eine gut und zuverlässig funktionierende Sicherheitslösung für diese Netze ist also von großer Bedeutung. Dabei ist nicht nur mit Außentätern, sondern auch mit so genannten Innentätern (also im zu schützenden Netz befindlichen Angreifern mit validem Schlüsselmaterial) zu rechnen. Die Selbstorganisationsfähigkeit taktischer multi-hop Netze wird u.a. dadurch erreicht, dass jeder Knoten im Netz in den Routingprozess eingebunden ist. Dies vereinfacht Innentätern so genannte Routingangriffe. Ziel solcher Angriffe ist es, das Netz effektiv zu stören oder abzuhören. In der vorliegenden Arbeit wird mit TOGBAD ein Verfahren zur Detektion solcher Routingangriffe in taktischen multi-hop Netzen entwickelt und bewertet. Dazu werden zunächst die wesentlichen Eigenschaften von taktischen multi-hop Netzen herausgearbeitet. Durch Ausnutzen dieser Eigenschaften und in taktischen multi-hop Netzen anzunehmender Dienste ist es TOGBAD möglich, Synergien zu nutzen, seinen Ressourcenaufwand zu minimieren und intelligent zu verteilen. Dadurch lässt sich sicherstellen, dass TOGBAD auch auf in taktischen multi-hop Netzen zu erwartender Hardware lauffähig ist. Um eine sinnvolle Leistungsbewertung durchführen zu können, wird in der vorliegenden Arbeit auf Basis der herausgearbeiteten Eigenschaften von taktischen multi-hop Netzen eine realitätsnahe Modellierung taktischer Szenarien vorgenommen. Dazu werden sinnvolle Modelle ausgewählt und angemessen parametrisiert. Auf Basis der modellierten Szenarien erfolgt eine Leistungsbewertung von TOGBAD. Teil dieser Leistungsbewertung ist der Vergleich von TOGBAD mit verwandten Arbeiten. Entsprechend wird zunächst der aktuelle Stand der Forschung dargestellt, TOGBAD in die Forschungslandschaft eingeordnet und eine verwandte Arbeit für den Vergleich mit TOGBAD ausgewählt. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Verfahren TOGBAD ist als ein Gesamtsystem mit drei Einzeldetektoren konzipiert. Dabei dient jeder Einzeldetektor zur Erkennung eines Merkmals von Routingangriffen in taktischen multi-hop Netzen. Als Gesamtsystem ist TOGBAD mittels seiner Einzeldetektoren TOGBAD-SH, TOGBAD-LQ und TOGBAD-WH in der Lage, sowohl gefälschte Topologieinformationen, als auch gefälschte Linkqualitäten und Wormholes zu erkennen. Dadurch werden alle relevanten Routingangriffe in taktischen multi-hop Netzen von TOGBAD erkannt. Insbesondere gehen die Erkennungsmöglichkeiten von TOGBAD über die verwandter Ansätze hinaus. Zusätzlich ist TOGBAD speziell auf die Gegebenheiten in taktischen multi-hop Netzen angepasst. Es minimiert gezielt ressourcenintensive Aufgaben und verlagert die nötigen ressourcenintensiven Aufgaben auf ressourcenstarke Knoten. Dadurch erreicht TOGBAD im Vergleich mit verwandten Ansätzen ein höheres Sicherheitsniveau bei gleichzeitig niedrigerem Ressourcenverbrauch. Dies wird mittels der im Rahmen der vorliegenden Arbeit durchgeführten Leistungsbewertung gezeigt. Zusätzlich zeigt die Leistungsbewertung, dass TOGBAD sehr robust gegenüber Paketverlusten ist. TOGBAD erreicht sowohl bei idealer, als auch von Paketverlusten betroffener Datenbasis, sehr gute Erkennungsleistungen bezüglich der in taktischen multi-hop Netzen relevanten Routingangriffe. Zusammenfassend lassen sich die folgenden Kernbeiträge der Dissertation benennen: Realistische Modellierung taktischer multi-hop Netze Entwicklung eines zuverlässigen, ressourcenschonenden Verfahrens zur Erkennung von Routingangriffen in taktischen multi-hop Netzen mit einzigartigen Erkennungsmöglichkeiten Leistungsbewertung des Verfahrens und alternativer Ansätze in taktischen multi-hop Netzen TOGBAD ist in sechs im Rahmen der Arbeit entstandenen Veröffentlichungen publiziert worden. Dabei ist zu jedem der Einzelverfahren TOGBAD-SH, TOGBAD-LQ und TOGBAD-WH mindestens eine Veröffentlichung und auch zum TOGBAD-Gesamtsystem eine Veröffentlichung entstanden.</p

Superimposed radio signals in wireless sensor networks

Drahtlose Sensornetzwerke sind Netzwerke, die aus einer Vielzahl von Kleinstrechnern aufgebaut werden. Diese Kleinstrechner sind typischerweise sehr ressourcenarm und leistungsschwach. Sie tragen eine Funkkommunikationseinheit mit der sie zu anderen Kleinstrechnern (sog. Funkknoten) Nachrichten austauschen können. Diese Nachrichten können auch stückweise von Knoten zu Knoten über weite Distanzen weitergeleitet werden. In einem solchen Fall spricht man von Multi-hop Kommunikation. Funkknoten können durch bestimmte Mechanismen Nachrichten automatisch weiterleiten und Nachrichtenwege selbständig im Netzwerk etablieren. Ein Systemaufbau von vielen leistungsschwachen Knoten legt es nahe, auf möglichst vielen Ebenen der Systemarchitektur kooperative Mechanismen zu nutzen. Überlagerte Funksignale sind ein solcher Kooperationsmechanismus. Sie treten immer dann auf, wenn mehrere Quellen zugleich auf der gleichen Frequenz Signale aussenden. Die vorliegende Arbeit stellt das Konzept der überlagerten Funksignale dar und zeigt eine Reihe von Nutzungsmöglichkeiten in drahtlosen Sensornetzen. Die Randbedingungen sind hier stets eine sehr leistungsschwache Hardware. Unter diesen Voraussetzungen werden mit Hilfe der neuen Modelle grundsätzliche Probleme in drahtlosen Sensornetzwerken wie Zeitsynchronisation, Zuverlässigkeit, Kanalnutzung und Datenfusion, gelöst. Die Basis bildet das neue Modulationsverfahren (ESK, energy shift keying), welches überlagerte Funksignale für Gruppen von Funkknoten ermöglicht. Dieses Übertragungsverfahren ist speziell für sehr einfach aufgebaute Hardware geeignet und basiert auf reiner Energiedetektion. In vielen Implementierungen und Studien wird der praktische Nutzen von überlagerten Funksignalen gezeigt. Die Anwendungen reichen von Ultraschall-Lokationssystemen über Warenerkennung im Supermarkt bis hin zu Echtzeit-Zugriffsmechansimen für verteilte Funksysteme.Wireless sensor networks consist of a number of embedded computers. These embedded computers are typically very weak in energy and computing power but carry a wireless communication unit to exchange packet messages with other embedded computer (called nodes). The messages can be transported from one to another node building multi-hop communication. Nodes are capable of automatically forwarding messages and establishing routes for messages through the network. Such systems of a number of weak nodes can greatly benefit of cooperative mechanisms. Superimposed radio signals are such a cooperative mechanisms. They occur whenever two or more nodes emit radio signals at the same time and in the same frequency band. This work presents a new concept for superimposed radio signals and shows various use-cases in wireless sensor network. The constraints are the weak hardware with limited computing and energy resources. New models are derived and presented that can solve principal problem in wireless sensor networks such as time synchronization, channel usage, reliability and data fusion. Basis for all contributions is the new modulation scheme for superimposed radio signals call ESK (energy shift keying). ESK is a multi-stage modulation based on energy detection in the receiver, enabling superimposed radio signals for a group of sensor nodes. Various Implementations and studies are presented that illustrate the practical use of superimposed radio signals. The applications range from ultrasound location systems over item handing in a retail store to real-time access protocols in wireless distributed systems

Wissensbasierte Tagesrhythmenerfassung und -auswertung in ubiquitären Umgebungen

Ein an geregelte Tagesablaeufe angepasstes Leben erhoeht nicht nur das allgemeine Wohlbefinden, sondern wirkt proaktiv auf Gesundheit und Stresslevel. Feste Rhythmen in Aktivitaeten im Tagesverlauf bieten Menschen Sicherheit, Struktur und Orientierung im Alltag. Eine wiederholte oder permanente Missachtung dieser Rhythmen kann zu Schlafproblemen bis hin zu chronischer Depression fuehren. Personen, die ihren festen Rhythmen nachkommen, sind hingegen weniger von diesen Krankheiten betroffen. Um diese Folgen praeventiv zu vermeiden oder zu loesen, kann der eigene Tagesablauf manuell erfasst und ausgewertet werden. Dieser aufwendige Prozess erfolgt bislang nur mit wenig, automatisierter Assistenz und kann durch computergestuetzte Verfahren erleichtert werden. Dabei ist sowohl ein lueckenloser Datensatz an Aktivitaeten, als auch das Vorhandensein von moeglichst heterogener Sensorik von Bedeutung. Durch eine entsprechende automatisierte Erkennung von Tagesrhythmen kann der Tagesablauf assistiert komplettiert werden und die heterogene Sensorik macht Abweichungen in den Routinen des Nutzers deutlich. Diese Informationen werden dann zur aktiven Lebensunterstuetzung genutzt, indem Metriken aus diesen abgeleitet oder Anomalien erkannt werden. Einen moeglichen Loesungsansatz zur automatisierten Assistenz bieten dafuer sogenannte Human Activity Recognizer Algorithms (HARA) aus dem Bereich Ambient Assisted Living (AAL). Das Ziel dieser HARA ist es, auf Basis sensorischer Werte und individuellen Vergleichsmustern die aktuelle Aktivitaet eines Nutzers zu erkennen. Da diese Systeme haeufig im Bereich pflegebeduerftiger Personen eingesetzt werden, ist die Auswahl der erkannten Aktivitaeten jedoch sehr eingeschraenkt und bezieht sich im Regelfall auf nicht-erweiterbare, innerhaeusliche Aktivitaeten aus der Pflege. Darueber hinaus erfolgt bei diesen Systemen eine Auswertung unter der Voraussetzung, dass sich einzelne Tage in ihrem Ablauf nur wenig unterscheiden, was in anderen Anwendungsdomaenen zu Problemen fuehrt. Um zu einer weitergehenden Erfassung des Tagesablaufs zu kommen, muss neben der Auswertung sensorischer Werte auch weiteres Wissen einbezogen werden. Externe Wissensquellen maschinenauswertbar zu formalisieren, kombinieren und bestmoeglich auszuwerten, stellt eine Herausforderung dieser Arbeit dar, denn heterogene Datenquellen, unvollstaendige oder informationslose Daten erschweren dem HARA die Auswertung. Dazu muessen Methoden des maschinellen Lernens, semantischer Modellierung und Analyse untersucht und weiterentwickelt werden