Dr. rer. nat. Bastian Katz, Steffen Mecke, Dipl.-Inform. Markus Völker, Prof. Dr. Dorothea Wagner

Graduiertenkolleg 1194: Selbstorganisierende Sensor-Aktor-Netze

Drahtlose Sensornetze bestehen aus Tausenden kleiner Computer, die selbstorganisierend gemeinsame Aufgaben lösen müssen. Diese reichen von der Überwachung von Gebäuden über Umweltmessungen und Analyse lebensfeindlicher Gebiete bis zur Überwachung von Körperfunktionen zu medizinischen Zwecken. Die Herausforderungen auf diesem Gebiet bestehen darin, die für sich genommen sehr leistungsschwachen Geräte dazu zu bringen selbstorganisierend zusammenzuarbeiten.

An unserem Institut bemühen wir uns darum, klassische Algorithmen und Techniken an die besonderen Herausforderungen in Sensornetzen anzupassen. Ein Anliegen unserer Arbeitsgruppe ist es, den Einfluss verschiedener Varianten bei der Modellierung auf die Lösungen des eigentlichen Problems zu erforschen. Wir wollen klassische Modelle (etwa das Unit-Disk-Graph-Modell für die drahtlose Kommunikation oder einfache Interferenzmodelle) verfeinern und an Gegebenheiten anpassen, die in der Praxis auftreten.

In diesem Zusammenhang arbeiten wir eng mit dem BW-FIT-Projekt ZeuS (Zuverlässige Informationsverarbeitung in energiebewussten ubiquitären Systemen) zusammen. Ziel von ZeuS ist die Erforschung des Zusammenhangs zwischen Energieverbrauch und verschiedenen Anforderungen an die Qualität der abgefragten Daten, genauer gesagt die Abwägung von Energie und Qualität (Sicherheit, Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit). Ein weiterer Schwerpunkt von ZeuS ist die größtmögliche Vereinigung praktischer Aspekte mit theoretischer Fundierung. Die Aktivitäten von ZeuS reichen vom Aufbau eines Prototyps, an dem die in ZeuS entwickelten Protokolle und Algorithmen getestet werden sollen, bis zur deren Analyse mit algorithmischen Methoden und formaler Verifikation.

Im Rahmen des Graduiertenkollegs 1194 Selbstorganisierende Sensor-Aktor-Netze) beschäftigen wir uns vorwiegend mit dem engen Zusammenhang zwischen der räumlichen Verteilung von Sensorknoten und der Struktur zu lösender Probleme, darunter naheliegend die Rekonstruktion von Knotenpositionen aus der Netzstruktur, aber auch die Lösung von Schedulingproblemen in verschiedenen geometrischen Modellen.