Ein Sensornetz (Wireless Sensor Network, WSN) ist ein Netzwerk zufällig oder gewollt verteilter und miteinander verbundener Sensorknoten, welche nur über eingeschränkte Resourcen verfügen und mit minimaler menschlicher Überwachung agieren. Die Hauptaufgabe eines Sensornetzes ist das Sammeln von Messdaten über physikalische Ereignisse und die Übertragung der daraus folgenden und von der Anwendung erforderten Information über dieses Ereignis. Für den praktischen Einsatz ist es von Vorteil, wenn sowohl diese Anforderungen, als auch die Betriebsbedingungen der Sensoren im laufenden Betrieb verändert und an neue Bedingungen, sei es durch Veränderungen des beobachteten Ereignisses oder des WSNs selbst, angepasst werden können. Entsprechend ist die Bereitstellung der gewünschten Informationen gemäß der Nutzeranforderungen (z.B. bzgl. Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Pünktlichkeit, etc.) bei gleichzeitiger Berücksichtigung ihrer Veränderbarkeit eines der Hauptziele bei der Einrichtung von WSNs.

Aktuelle Techniken betrachten die funktionellen Blöcke der Datenerhebung und der Übermittlung dieser Daten lediglich getrennt voneinander. Tatsächlich wird angenommen, dass der jeweils andere Block perfekt und verlustfrei operiert. Darüber hinaus betrachten einige Ansätze nur einzelne Informationsaspekte (z.B. Genauigkeit), während andere Aspekte schlicht ignoriert werden. Bestehende Forschungsarbeiten versuchen diese Blöcke für gewöhnlich dadurch umzusetzen, indem die Qualität der entsprechenden Informationsaspekte (Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Pünktlichkeit) durch die Nutzung zusätzlicher Ressourcen verbessert wird, ungeachtet der tatsächlichen Nutzeranforderungen, was eine noch schnellere Erschöpfung der verfügbaren Energie zur Folge hat. Wir behaupten, dass es nicht notwendig ist immer die bestmögliche Informationsqualität bereitzustellen. Vielmehr ist es wichtiger die Bereitstellung sowohl zu geringer als auch zu hoher Qualität zu vermeiden, um wertvolle Ressourcen (wie Energie) dadurch einzusparen, dass Nutzeranforderungen exakt erfüllt werden. Um das zu erreichen, erarbeiten wir die Wechselbeziehungen der verschiedenen Nutzeranforderungen und zeigen wie ihre Umsetzung in Abhängigkeit voneinander gestaltet werden kann, um den Grad der Bereitstellung präzise steuern zu können.

Um die grundlegenden Probleme zu erkennen, die eine gemeinsame Gestaltung der verschiedenen funktionalen Blöcke (Co-Design) bestimmen und erforderlich machen, erstellt diese Arbeit Modelle für die Genauigkeit, die Übertragung und die Pünktlichkeit von Informationen und vergleicht bestehende Techniken. Wir zeigen die Hauptprobleme dieser Techniken auf und erarbeiten Lösungen, um die gewünschten Anwendungsanforderungen zu erreichen ohne Unter- oder eine Überversorgung von Informationen zu erzeugen.

Unser erster Forschungsbeitrag behandelt die steuerbare Übertragung von Informationen. Wir zeigen, dass es möglich ist die Energieeffizienz zu erhöhen und dabei dennoch sich verändernde Anforderungen bezüglich Zuverlässigkeit und Pünktlichkeit zu erfüllen. Dafür entwickeln wir ein neues Pünktlichkeits-Modell an dem wir sowohl den Konflikt zwischen Zuverlässigkeit und Pünktlichkeit zeigen, als auch wie Zuverlässigkeit und Pünktlichkeit kombiniert werden können, um die Effizienz zu maximieren. Als nächstes behandeln wir die gemeinsame Gestaltung von Datenerhebung und Datenübertragung, wobei wir nur die Aspekte der räumlichen Exaktheit und der Übertragungszuverlässigkeit betrachten. Hier entwickeln wir ein mathematisches Modell zur Optimierung des Co-Designs von Genauigkeit der Datenerhebung und Zuverlässigkeit der Datenübertragung. In diesem Ansatz wird die Anzahl der Stichproben optimal so gewählt, dass die maximale Anzahl aller Übertragungen minimiert wird, während die gewünschte Zuverlässigkeit dennoch gewährleistet werden kann. Schließlich betrachten wir die genaue Repräsentation des physikalischen Phänomens und optimieren die Gesamtleistung des Netzwerks. Dafür erstellen wir ein Modell, welches sowohl Genauigkeit, Zuverlässigkeit als auch Pünktlichkeit berücksichtigt und leiten daraus die optimale Kombination von Stichproben und Übertragungsversuchen ab. Genauer gesagt ermöglicht dieses Modell genau jene Sensorknoten auszuwählen, mit denen das zu messende Ereignis am effizientesten repräsentiert werden kann, sodass die Nutzeranforderungen eingehalten werden können, ohne dass zu viele Informationen bereitgestellt werden. Damit unterstreichen wir die Bedeutung und Praktikabilität eines steuerbaren Co-Designs.

Unsere Simulation sowie die Ergebnisse unserer Experimente/Berechnungen zeigen, dass das vorgeschlagene Co-Design die sich ändernden Nutzeranforderungen unterstützt, der dynamischen Netzwerkeigenschaften gerecht wird und den Stand der Technik übertrifft.