Bibliography | Heydlauff, Andreas: Gruppierung von Sensorknoten auf Basis von Sensordaten und Konnektivität / Grouping of Sensor Nodes Based on Sensor Data and Connectivity. University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Diploma Thesis No. 2487 (2006). 114 pages, german.
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CR-Schema | C.2.4 (Distributed Systems) C.3 (Special-Purpose and Application-Based Systems) I.5.3 (Pattern Recognition Clustering)
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Keywords | Gruppierung; Gruppe; Sensorknoten; Motes; TMote Sky; Clustering; Lokalisierung; Sensordaten; Signalverarbeitung; Vergleich; vierstufiges Verarbeitungsmodell |
Abstract | Sensornetze bestehen aus vielen Sensorknoten, die mit Sensoren die Umwelt aufzeichnen und mit einem speziellen Mikroprozessor verarbeiten. Im Normalfall besitzen sie eine geringe Menge von Arbeits- und Programmspeicher, einer Möglichkeit zur drahtlosen Kommunikation untereinander und Batterien zur Stromversorgung. Oft ist es sinnvoll mehrere solcher Sensorknoten in Gruppen zusammenzufassen, um deren Fähigkeiten zu kombinieren. Ziel dieser Arbeit ist eine Gruppeneinteilung der Sensorknoten, die auf Gemeinsamkeiten in den gemessenen Sensordaten basiert. Die so gewonnenen Gruppen reflektieren eine Verteilung der Knoten in geographisch begrenzten Regionen.
Es werden sowohl bestehende Ansätze untersucht als auch neue Methoden erarbeitet. Eine Evaluation der Methoden erfolgt durch Messreihen, die ebenfalls im Rahmen dieser Arbeit erfasst werden. Am Ende resultiert daraus eine einsatzfähige prototypische Implementierung.
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Department(s) | University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Distributed Systems
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Entry date | December 29, 2006 |
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