sDLSne - Improved scalable Distributed Least Squares localization with minimized communication

Abstract—Wireless Sensor Networks (WSNs) have been of high interest during the past couple of years. One of the most important aspects of WSN research is location estimation. A good solution of fine grained localization is the Distributed Least Squares (DLS) algorithm, which splits the costly lo-calization process in a complex precalculation and a simple postcalculation. The latter is performed on constrained sensor nodes, finalizing the localization by adding locale knowledge. This approach lacks for large WSNs, because cost of commu-nication and computation theoretically increases with network size. In practice the approach is even unusable for large WSNs. An important assumption of DLS is that each blind node is able to communicate with each beacon node to receive the precalculation and to determine distances to beacon nodes. This restriction have been overcome by scalable DLS (sDLS), which enabled to use the idea of DLS in large WSN for the first time. Although, sDLS has lower cost of computation than DLS, for large networks, this cost, caused by matrix updates, is pretty high. In this work an adaptation of sDLS is presented, which dramatically reduces cost of computation by circumventing matrix updates as often as possible. Keywords-wireless sensor networks; localization; scalability; optimization I

Effiziente Algorithmen der Positionsbestimmung und positionsbasierte Kontextgewinnung zur Selbstorganisation in drahtlosen Sensornetzwerken

Als zentrales Thema der Arbeit wird die Positionsbestimmung einzelner Knoten innerhalb drahtloser Sensornetzwerke betrachtet. Im zweiten Themenkomplex, der Clusterbildung, wird zum einen ein auf Lokalisierung aufbauendes Verfahren betrachtet. Zum anderen wird ein Algorithmus vorgestellt, welcher nicht auf die Ermittlung konkreter Positionen angewiesen ist. Das im dritten Themenkomplex betrachtete Verfahren zur Erkennung von Fehlern innerhalb drahtloser Sensornetzwerke bietet eine Möglichkeit, um Fehler innerhalb ermittelter Informationen in drahtlosen Sensornetzwerken zu erkennen.As its main topic this thesis deals with positioning of single nodes within wireless sensor networks. Clustering in wireless sensor networks forms the second part of this work. Two newly developed algorithms will be presented. One of them is based on location information. The other uses coarse grained localization technique but without the need for location information. The third topic of this thesis is about an algorithm newly developed to detect erroneous data at a sensor node

Vernetzt und ausgeglichen : Festschrift zur Verabschiedung von Prof. Dr.-Ing. habil. Dr.-Ing. E.h. Günter Schmitt

Im Rahmen der Festschrift zur Verabschiedung von Prof. Schmitt wurden von Mitarbeitern des Geodätischen Instituts sowie von ehemaligen Doktoranden insgesamt 24 Beiträge zu aktuellen Arbeiten der Verfasser erstellt. Das Spektrum dieser Arbeiten liegt in den Bereichen Geodäsie, GIS, GNSS, Netzausgleichung, Geodynamik sowie Wertermittlung. Innovative Arbeiten zu aktuellen Fragestellungen stehen in direktem Zusammenhang mit früheren wissenschaftlichen Arbeiten von Prof. Schmitt