Das drahtlose Sensornetzwerk (WSN) ist eine Technologie, die Umgebungsbedingungen oder physikalische Parameter misst, weiterleitet und per Fernüberwachung zur Verfügung stellt. Normalerweise werden die Sensorknoten, die diese Netzwerke bilden, von Batterien gespeist. Diese sollen aus verschiedenen Gründen nicht mehr verwendet werden, sondern es wird auf eine eigenständige Stromversorgung gesetzt. Dies soll den aufwendigen Austausch und die Wartung minimieren. Energy Harvesting kann mit den Knoten verwendet werden, um die Batterien zu unterstützen und die Lebensdauer der Netzwerke zu verlängern. Aufgrund der hohen Leistungsdichte der Solarenergie im Vergleich zu verschiedenen anderen Umweltenergien sind Solarzellen die am häufigsten eingesetzten Wandler, allerdings stellt die schwankende und intermittierende Natur der Solarenergie eine Herausforderung dar, einen funktionalen und zuverlässigen Sensorknoten zu versorgen. Um den Sensorknoten effektiv zu betreiben, sollte sein Energieverbrauch sinnvoll gesteuert werden. Ein interessanter Ansatz zu diesem Zweck ist die Steuerung der Aktivitäten des Knotens in Abhängigkeit von der zukünftig verfügbaren Energie. Dies erfordert eine Vorhersage der wandelbaren Sonnenenergie für die kommenden Betriebszeiten einschließlich der freien Zeiten der Sonne. Einige Vorhersagealgorithmen wurden mit stochastischen und statistischen Prinzipien sowie mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) erstellt. Durch diese Algorithmen bleibt ein erheblicher Vorhersagefehler von 5-70%, der den zuverlässigen Betrieb der Knoten beeinträchtigt. Beispielsweise verwenden die stochastischen Methoden einen diskreten Energiezustand, der meist nicht zu den tatsächlichen Messwerten passt. Die statistischen Methoden verwenden einen Gewichtungsfaktor für die zuvor registrierten Messwerte. Daher sind sie nur geeignet, um Energieprofile bei konstanten Wetterbedingungen vorherzusagen. KI-Methoden erfordern große Beobachtungen im Trainingsprozess, die den benötigten Speicherplatz erhöhen. Dementsprechend ist die Leistung hinsichtlich der Vorhersagegenauigkeit dieser Algorithmen nicht ausreichend. In dieser Arbeit wird ein Vorhersagealgorithmus mit einem neuronalen Netzwerk entwickelt und eingebunden in einen Mikrocontroller, um die Verwaltung des Energieverbrauchs von solarzellengesteuerten Sensorknoten zu optimieren. Das verwendete neuronale Netzwerk wurde mit einer Kombination aus meteorologischen und statistischen Eingangsparametern realisiert. Dies hat zum Ziel, die erforderlichen Designkriterien für Sensorknoten zu erfüllen und eine Leistung zu erreichen, die in ihrer Genauigkeit die Leistung der oben genannten traditionellen Algorithmen übersteigt. Die Vorhersagegenauigkeit die durch den Korrelationskoeffizienten repräsentiert wird, wurde für das entwickelte neuronale Netzwerk auf 0,992 bestimmt. Das genaueste traditionelle Netzwerk erreicht nur einen Wert von 0,963. Das entwickelte neuronale Netzwerk wurde in einen Prototyp eines Sensorknotens integriert, um die Betriebszustände oder -modi über einen Simulationszeitraum von einer Woche anzupassen. Während dieser Zeit hat der Sensorknoten 6 Stunden zusätzlich im Normalbetrieb gearbeitet. Dies trug dazu bei, eine effektive Nutzung der verfügbaren Energie um ca. 3,6% besser zu erfüllen als das genaueste traditionelle Netz. Dadurch wird eine längere Lebensdauer und Zuverlässigkeit des Sensorknotens erreicht. / Wireless Sensor Network (WSN) is a technology that measures an environmental or physical parameters in order to use them by decision makers with a possibility of remote monitoring. Normally, sensor nodes that compose these networks are powered by batteries which are no longer feasible, especially when they used as fixed and standalone power source. This is due to the costly replacement and maintenance. Ambient energy harvesting systems can be used with these nodes to support the batteries and to prolong the lifetime of these networks. Due to the high power density of solar energy in comparison with different environmental energies, solar cells are the most utilized harvesting systems. Although that, the fluctuating and intermittent nature of solar energy causes a real challenge against fulfilling a functional and reliable sensor node. In order to operate the sensor node effectively, its energy consumption should be well managed. One interesting approach for this purpose is to control the future node’s activities according to the prospective energy available. This requires performing a prior prediction of the harvestable solar energy for the upcoming operation periods including the sun’s free times. A few prediction algorithms have been created using stochastic and statistical principles as well as artificial intelligence (AI) methods. A considerable prediction error of 5-70% is realized by these algorithms affecting the reliable operation of the nodes. For example, the stochastic ones use a discrete energy states which are mostly do not fit the actual readings. The statistical methods use a weighting factors for the previous registered readings. Thus, they are convenient only to predict energy profiles under consistent weather conditions. AI methods require large observations to be used in the training process which increase the memory space needed. Accordingly, the performance concerning the prediction accuracy of these algorithms is not sufficient. In this thesis, a prediction algorithm using a neural network has been proposed and implemented in a microcontroller for managing energy consumption of solar cell driven sensor nodes. The utilized neural network has been developed using a combination of meteorological and statistical input parameters. This is to meet a required design criteria for the sensor nodes and to fulfill a performance exceeds in its accuracy the performance of aforementioned traditional algorithms. The prediction accuracy represented by the correlation coefficient has been registered for the developed neural network to be 0.992, which increases the most accurate traditional network which has a value 0.963. The developed neural network has been embedded into a sensor node prototype to adjust the operating states or modes over a simulation period of one week. During this period, the sensor node has worked 6 hours more towards normal operation mode. This in its role helped to fulfill an effective use of available energy approximately 3.6% better than the most accurate traditional network. Thus, longer lifetime and more reliable sensor node.

Various applications of Wireless Sensor Networks (WSNs) require accurate localization of sensor nodes. The quantity and locations of anchor nodes, which serve as reference points for distance estimates, as well as the localization process itself, affect the localization accuracy. Furthermore, because numerous communications are sent between nodes for localization, energy consumption must be considered. This work presents an energy-aware and accurate localization method. It is based on a combined anchor deployment and energy-aware localization. The proper number and distribution of anchors have been investigated to achieve full network coverage and connectivity based on an efficient and heterogeneous hexagonal deployment. Later, energy-aware localization is performed in three stages: Initialization, signal acquisition, and anchor selection. The initialization step allows the network to be adaptable to sudden changes by establishing anchor connectivity and creating the neighbors' list. Meanwhile, the Received Signal Strength Indicator (RSSI) is used for distance measurements between nodes, with the implementation of a Kalman filter to reduce signal attenuation and noise. Later, the anchor selection is done using fuzzy logic with inference parameters: RSSI, node density, and residual energy. This step ensures that only operable anchors engage in localization, while anchors with inadequate energy sources remain intact to ensure their future availability.:1 Introduction 2 Theoretical background 3 Energy-aware outdoor deployment and localization 4 Proposed anchor deployment method 5 Proposed energy-aware localization method 6 Experimental validation of the proposed localization method / Verschiedene Anwendungen von drahtlosen Sensornetzwerken (WSNs) erfordern eine genaue Lokalisierung von Sensorknoten. Die Anzahl und Standorte der Ankerknoten, die als Referenzpunkte für Entfernungsschätzungen dienen, sowie der Lokalisierungsprozess selbst beeinflussen die Lokalisierungsgenauigkeit. Da für die Lokalisierung zahlreiche Nachrichten zwischen den Knoten gesendet werden, muss außerdem der Energieverbrauch berücksichtigt werden. In dieser Arbeit wird eine energiebewusste und genaue Lokalisierungsmethode vorgestellt. Sie basiert auf einer Kombination aus effizienter Ankerknotennutzung und energiebewusster Lokalisierung. Die richtige Anzahl und Verteilung von Ankern wurde untersucht, um eine vollständige Netzabdeckung und Konnektivität auf der Grundlage einer effizienten und heterogenen hexagonalen Verteilung zu erreichen. Später wird die energiebewusste Lokalisierung in drei Stufen durchgeführt: Initialisierung, Signalerfassung und Ankerauswahl. Der Initialisierungsschritt ermöglicht es dem Netzwerk, sich an plötzliche Veränderungen anzupassen, indem es die Verbindung zu den Ankern und die Liste der Nachbarn erstellt. Zunächst wird der Received Signal Strength Indicator (RSSI) für die Entfernungsmessung zwischen den Knoten verwendet, wobei ein Kalman-Filter implementiert wird, um Signalabschwächung und Rauschen zu reduzieren. Später erfolgt die Ankerauswahl mit Hilfe von Fuzzy-Logik und Inferenzparametern: RSSI, Knotendichte und Restenergie. Dieser Schritt stellt sicher, dass nur funktionsfähige Anker an der Lokalisierung teilnehmen, während Anker mit unzureichenden Energiequellen intakt bleiben, um ihre zukünftige Verfügbarkeit zu gewährleisten.:1 Introduction 2 Theoretical background 3 Energy-aware outdoor deployment and localization 4 Proposed anchor deployment method 5 Proposed energy-aware localization method 6 Experimental validation of the proposed localization method