Im Rahmen der Arbeiten wurde ein Algorithmus zur initialen Bestimmung und Verfolgung der Position von mobilen Netzwerkknoten erarbeitet und implementiert. Das Verfahren basiert auf Entfernungsinformationen zwischen mobilen und ortsfesten Knoten. Es wird ein zweistufiger Ansatz verfolgt. In einem ersten Schritt wird die Position des zu lokalisierendenKnotens durch mindestens drei (2D) bzw. vier (3D) Entfernungswerte zu Knotenmit bekannter Position, sogenannten Anker-Knoten, bestimmt. Auf Basis dieser Position erfolgt im zweiten Schritt die Verfolgung des mobilen Knotens mittels Kalmanfilter. Der Algorithmus wurdemit Hilfe eines Netzwerksimulators in einem realen Kommunikationsszenario verifiziert.

Der Aufenthaltsort eines mobilen Benutzers stellt eine wichtige Information für Anwendungen aus den Bereichen Mobile Computing, Wearable Computing oder Ubiquitous Computing dar. Ist ein mobiles Endgerät in der Lage, die aktuelle Position des Benutzers zu bestimmen, kann diese Information von der Anwendung berücksichtigt werden -- man spricht dabei allgemein von ortsbezogenen Anwendungen. Eng verknüpft mit dem Begriff der ortsbezogenen Anwendung ist der Begriff des ortsbezogenen Dienstes. Hierbei handelt es sich beispielsweise um einen Dienst, der Informationen über den aktuellen Standort übermittelt. Mittlerweile werden solche Dienste kommerziell eingesetzt und erlauben etwa, dass ein Reisender ein Hotel, eine Tankstelle oder eine Apotheke in der näheren Umgebung findet. Man erwartet, nicht zuletzt durch die Einführung von LTE, ein großes Potenzial ortsbezogener Anwendungen für die Zukunft. Das jährlich stattfindende Fachgespräch "Ortsbezogene Anwendungen und Dienste" der GI/ITG-Fachgruppe Kommunikation und Verteilte Systeme hat sich zum Ziel gesetzt, aktuelle Entwicklungen dieses Fachgebiets in einem breiten Teilnehmerkreis aus Industrie und Wissenschaft zu diskutieren. Der vorliegende Konferenzband fasst die Ergebnisse des neunten Fachgesprächs zusammen. / The location of a mobile user poses an important information for applications in the scope of Mobile Computung, Wearable Computing and Ubiquitous Computing. If a mobile device is able to determine the current location of its user, this information may be taken into account by an application. Such applications are called a location-based applications. Closely related to location-based applications are location-based services, which for example provides the user informations about his current location. Meanwhile such services are deployed commercially and enable travelers for example to find a hotel, a petrol station or a pharmacy in his vicinity. It is expected, not least because of the introduction of LTE, a great potential of locations-based applications in the future. The annual technical meeting "Location-based Applications and Services" of the GI/ITG specialized group "Communication and Dsitributed Systems" targets to discuss current evolutions in a broad group of participants assembling of industrial representatives and scientists. The present proceedings summarizes the result of the 9th annual meeting.

Die vorgestellte Arbeit präsentiert ein geschlossenes Konzept für die synchronisierte Erfassung, Verarbeitung und Aufbereitung beliebiger Sensor-Informationen. Es ist nun möglich, heterogene Sensornetze sowie dedizierte, autarke Messsysteme zeitlich zu koordinieren und entsprechend in Relation zu setzen. Auf Basis von XML erfolgt die ganzheitliche Beschreibung des Monitoring-Szenarios und die Einordnung der einzelnen Datensätze. Die Informationen können nun in beliebigen Ausgabeformaten anwendungsspezifisch definiert und visualisiert werden. Zusätzlich ermöglichen Mechanismen zur gezielten Messwert-Vorverarbeitung und -Filterung eine Senkung des benötigten Datenvolumens. Die Funktionalität des vorgestellten GREASE-Frameworks wird am Beispiel eines geschlossenen Test-Systems aus dem Automotive-Bereich evaluiert. Dabei wird die vorhandene Sensorik eines Kfz-Bordnetzes mit einem zusätzlichen Netzwerk aus Sensorknoten verfeinert. Die korrelierten Daten werden anschließend für die Visualisierung mittels Google Earth, jBEAM und anderen Lösungen aufbereitet.

Im Rahmen der Arbeiten wurde ein Algorithmus zur initialen Bestimmung und Verfolgung der Position von mobilen Netzwerkknoten erarbeitet und implementiert. Das Verfahren basiert auf Entfernungsinformationen zwischen mobilen und ortsfesten Knoten. Es wird ein zweistufiger Ansatz verfolgt. In einem ersten Schritt wird die Position des zu lokalisierendenKnotens durch mindestens drei (2D) bzw. vier (3D) Entfernungswerte zu Knotenmit bekannter Position, sogenannten Anker-Knoten, bestimmt. Auf Basis dieser Position erfolgt im zweiten Schritt die Verfolgung des mobilen Knotens mittels Kalmanfilter. Der Algorithmus wurdemit Hilfe eines Netzwerksimulators in einem realen Kommunikationsszenario verifiziert.

Die vorgestellte Arbeit präsentiert ein geschlossenes Konzept für die synchronisierte Erfassung, Verarbeitung und Aufbereitung beliebiger Sensor-Informationen. Es ist nun möglich, heterogene Sensornetze sowie dedizierte, autarke Messsysteme zeitlich zu koordinieren und entsprechend in Relation zu setzen. Auf Basis von XML erfolgt die ganzheitliche Beschreibung des Monitoring-Szenarios und die Einordnung der einzelnen Datensätze. Die Informationen können nun in beliebigen Ausgabeformaten anwendungsspezifisch definiert und visualisiert werden. Zusätzlich ermöglichen Mechanismen zur gezielten Messwert-Vorverarbeitung und -Filterung eine Senkung des benötigten Datenvolumens. Die Funktionalität des vorgestellten GREASE-Frameworks wird am Beispiel eines geschlossenen Test-Systems aus dem Automotive-Bereich evaluiert. Dabei wird die vorhandene Sensorik eines Kfz-Bordnetzes mit einem zusätzlichen Netzwerk aus Sensorknoten verfeinert. Die korrelierten Daten werden anschließend für die Visualisierung mittels Google Earth, jBEAM und anderen Lösungen aufbereitet.

Der Aufenthaltsort eines mobilen Benutzers stellt eine wichtige Information für Anwendungen aus den Bereichen Mobile Computing, Wearable Computing oder Ubiquitous Computing dar. Ist ein mobiles Endgerät in der Lage, die aktuelle Position des Benutzers zu bestimmen, kann diese Information von der Anwendung berücksichtigt werden -- man spricht dabei allgemein von ortsbezogenen Anwendungen. Eng verknüpft mit dem Begriff der ortsbezogenen Anwendung ist der Begriff des ortsbezogenen Dienstes. Hierbei handelt es sich beispielsweise um einen Dienst, der Informationen über den aktuellen Standort übermittelt. Mittlerweile werden solche Dienste kommerziell eingesetzt und erlauben etwa, dass ein Reisender ein Hotel, eine Tankstelle oder eine Apotheke in der näheren Umgebung findet. Man erwartet, nicht zuletzt durch die Einführung von LTE, ein großes Potenzial ortsbezogener Anwendungen für die Zukunft. Das jährlich stattfindende Fachgespräch "Ortsbezogene Anwendungen und Dienste" der GI/ITG-Fachgruppe Kommunikation und Verteilte Systeme hat sich zum Ziel gesetzt, aktuelle Entwicklungen dieses Fachgebiets in einem breiten Teilnehmerkreis aus Industrie und Wissenschaft zu diskutieren. Der vorliegende Konferenzband fasst die Ergebnisse des neunten Fachgesprächs zusammen. / The location of a mobile user poses an important information for applications in the scope of Mobile Computung, Wearable Computing and Ubiquitous Computing. If a mobile device is able to determine the current location of its user, this information may be taken into account by an application. Such applications are called a location-based applications. Closely related to location-based applications are location-based services, which for example provides the user informations about his current location. Meanwhile such services are deployed commercially and enable travelers for example to find a hotel, a petrol station or a pharmacy in his vicinity. It is expected, not least because of the introduction of LTE, a great potential of locations-based applications in the future. The annual technical meeting "Location-based Applications and Services" of the GI/ITG specialized group "Communication and Dsitributed Systems" targets to discuss current evolutions in a broad group of participants assembling of industrial representatives and scientists. The present proceedings summarizes the result of the 9th annual meeting.

Low-power wireless networks consist of spatially distributed, resource-constrained devices – also referred to as nodes – that are typically equipped with integrated or external sensors and actuators. Nodes communicate with each other using wireless transceivers, and thus, relay data – e. g., collected sensor values or commands for actuators – cooperatively through the network. This way, low-power wireless networks can support a plethora of different applications, including, e. g., monitoring the air quality in urban areas or controlling the heating, ventilation and cooling of large buildings. The use of wireless communication in such monitoring and actuating applications allows for a higher flexibility and ease of deployment – and thus, overall lower costs – compared to wired solutions. However, wireless communication is notoriously error-prone. Message losses happen often and unpredictably, making it challenging to support applications requiring both high reliability and low latency. Highly reliable, low-latency communication – along with high energy-efficiency – are, however, key requirements to support several important application scenarios and most notably the open-/closed-loop control functions found in e. g., industry and factory automation applications. Communication protocols that rely on synchronous transmissions have been shown to be able to overcome this limitation. These protocols depart from traditional single-link transmissions and do not attempt to avoid concurrent transmissions from different nodes to prevent collisions. On the contrary, they make nodes send the same message at the same time over several paths. Phenomena like constructive interference and capture then ensure that messages are received correctly with high probability. While many approaches relying on synchronous transmissions have been presented in the literature, two important aspects received only little consideration: (i) reliable operation in harsh environments and (ii) support for event-based data traffic. This thesis addresses these two open challenges and proposes novel communication protocols to overcome them.

Drahtlose Sensornetze können Zustände physikalischer Größen messen und an eine Basisstation (Datensenke) melden. Durch die geographische Verteilung der Sensorknoten und die Bedingungen bei der Mehrwegeausbreitung kann die Situation auftreten, dass nicht alle Sensorknoten direkten Kontakt zur Basisstation aufbauen können. Sie müssen andere Sensorknoten als Vermittlungsstation in Anspruch nehmen, um die Nachrichten an die Basisstation zu befördern. Um den Energieverbrauch zu verringern, werden Nachrichten zum einen ereignisbasiert generiert und zum anderen zeitbasiert vermittelt. Dabei beschreibt der Arbeitszyklus den Anteil der Vermittlungsaktivität am Gesamtzyklus. Derzeit verfügbare Methoden berücksichtigen allerdings nicht die Verknüpfung zwischen dem von der Anwendung generierten Verkehr und der Vermittlungshäufigkeit. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren vorgeschlagen, mit dem der Arbeitszyklus zur Laufzeit automatisch eingestellt werden kann. Dafür wird in der Vermittlungsstation die Verkehrscharakteristik gemessen und für die Einstellung des Arbeitszyklus benutzt. Die Leistungsfähigkeit der Anpassung des Arbeitszyklus wird mit Simulationen untersucht. Sie zeigen, wie sich der Ansatz bei verschiedener Parametrierung in statischen und dynamischen Szenarien verhält. Um dem späteren Anwender der Anpassung eine Abschätzung des Verhaltens zu ermöglichen, werden zusätzlich analytische Modelle für die Analyse des statischen und dynamischen Verhaltens entwickelt. Ferner wird gezeigt, dass der entwickelte Ansatz für etablierte Standardtechniken (z. B. IEEE 802.15.4) eingesetzt werden kann. / Wireless Sensor Networks support flexible measuring of physical values. Due to the geographical distribution and multipath scattering the base station in such a network might not be reached by all sensors. Hence, other sensor nodes have to work as relay stations. At the same time, each sensor node is forced to consume as low energy as possible. In order to save energy the messages are generated event based in each sensor node and forwarded with a time triggered approach. Thereby, the duty cycle describes the portion of the relay activities in relation to the overall cycle. Currently available approaches do not properly adapt these two paradigms, event and time triggered, to each other. In this work a method to adapt the duty cycle according to the traffic is proposed. Therefore, the traffic is monitored and evaluated for traffic adaptation. Furthermore, the performance of the duty cycle adaptation is assessed using simulations. They show the behavior of the adaptation algorithm in static and dynamic scenarios with different parametrizations. The supplemental analytical models enable to easily estimate the behavior of the adaptation, in static as well as in dynamic scenarios. Also, it is shown how the duty cycle adaptation can be deployed for standard technologies like IEEE 802.15.4.

Drahtlose Sensornetze können Zustände physikalischer Größen messen und an eine Basisstation (Datensenke) melden. Durch die geographische Verteilung der Sensorknoten und die Bedingungen bei der Mehrwegeausbreitung kann die Situation auftreten, dass nicht alle Sensorknoten direkten Kontakt zur Basisstation aufbauen können. Sie müssen andere Sensorknoten als Vermittlungsstation in Anspruch nehmen, um die Nachrichten an die Basisstation zu befördern. Um den Energieverbrauch zu verringern, werden Nachrichten zum einen ereignisbasiert generiert und zum anderen zeitbasiert vermittelt. Dabei beschreibt der Arbeitszyklus den Anteil der Vermittlungsaktivität am Gesamtzyklus. Derzeit verfügbare Methoden berücksichtigen allerdings nicht die Verknüpfung zwischen dem von der Anwendung generierten Verkehr und der Vermittlungshäufigkeit. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren vorgeschlagen, mit dem der Arbeitszyklus zur Laufzeit automatisch eingestellt werden kann. Dafür wird in der Vermittlungsstation die Verkehrscharakteristik gemessen und für die Einstellung des Arbeitszyklus benutzt. Die Leistungsfähigkeit der Anpassung des Arbeitszyklus wird mit Simulationen untersucht. Sie zeigen, wie sich der Ansatz bei verschiedener Parametrierung in statischen und dynamischen Szenarien verhält. Um dem späteren Anwender der Anpassung eine Abschätzung des Verhaltens zu ermöglichen, werden zusätzlich analytische Modelle für die Analyse des statischen und dynamischen Verhaltens entwickelt. Ferner wird gezeigt, dass der entwickelte Ansatz für etablierte Standardtechniken (z. B. IEEE 802.15.4) eingesetzt werden kann. / Wireless Sensor Networks support flexible measuring of physical values. Due to the geographical distribution and multipath scattering the base station in such a network might not be reached by all sensors. Hence, other sensor nodes have to work as relay stations. At the same time, each sensor node is forced to consume as low energy as possible. In order to save energy the messages are generated event based in each sensor node and forwarded with a time triggered approach. Thereby, the duty cycle describes the portion of the relay activities in relation to the overall cycle. Currently available approaches do not properly adapt these two paradigms, event and time triggered, to each other. In this work a method to adapt the duty cycle according to the traffic is proposed. Therefore, the traffic is monitored and evaluated for traffic adaptation. Furthermore, the performance of the duty cycle adaptation is assessed using simulations. They show the behavior of the adaptation algorithm in static and dynamic scenarios with different parametrizations. The supplemental analytical models enable to easily estimate the behavior of the adaptation, in static as well as in dynamic scenarios. Also, it is shown how the duty cycle adaptation can be deployed for standard technologies like IEEE 802.15.4.

Sowohl in der Forschung als auch in der industriellen Anwendung erfahren drahtlose Sensornetze (engl. Wireless Sensor Networks, WSN) eine immer höhere Popularität. Dies liegt nicht zuletzt an den Forschungsgebieten Car2X-Kommunikation, Internet of Things sowie Umweltüberwachung als Teil des Katastrophenschutzes. Typischer Schwerpunkt ist das energieeffiziente und latenzarme Übertragen von Informationen in einem drahtlos verknüpften Netz aus stark ressourcenbeschränkten Hardwareplattformen. Die Dissertation beschäftigt sich mit der Forschungsfrage, inwieweit Methoden und konkrete Algorithmen aus dem Big-Data-Computing vorteilhaft in drahtlosen Sensornetzen eingesetzt werden können. Während es im ersten Moment nicht intuitiv erscheinen mag, dass Ansätze aus dem Big-Data-Bereich, die bereits konventionelle Rechensysteme an ihre Grenzen bringen, für Sensornetze relevant sein sollen, zeigt die Arbeit Parallelen auf, die zwischen klassischem Big Data und einer Teilgruppe von Sensornetzen existieren. Im Rahmen der Arbeit wird dazu der Begriff drahtloses Big-Data-Sensornetz (Big Data WSN) definiert und darauf aufbauend werden Anforderungen an ein Datenaggregationssystem für ebensolche Sensornetze erörtert sowie konkrete Big-Data-Algorithmen konzeptionell übertragen und adaptiert. Es wird gezeigt, dass sich sogenannte datenbank-orientierte Aggregationssysteme zur Umsetzung dieser Anforderungen eignen und dass ein solches existierendes System für Big Data WSN erweitert werden kann. Die Hauptbeiträge der Dissertation sind die Vorstellung eines Routingverfahrens für Big Data WSN, das anwendungsrelevante Knoten energieeffizient ermittelt, die Übertragung von Big Data Algorithmen auf WSN zur Reduzierung der zu übertragenden beziehungsweise zu speichernden Datenmenge sowie ein Ereignissystem zur Steigerung der Energieeffizienz und Verringerung der Latenz von Ereignisreaktionen.:1. Einleitung 2. Grundlagen 3. Stand der Forschung 4. Konzeptionierung eines Aggregationsverfahrens für WSN im Big-Data-Kontext 5. Big-Data-WSN-Aggregationssystem Planetary 6. Auswertung und Ergebnisse 7. Zusammenfassung Anhang