Kontextsensitive Anwendungen verarbeiten Informationen über physische Objekte, welche sich in vielen Fällen auf die nähere Umgebung, aber auch auf weiter entfernte Orte oder Gebiete beziehen können. Sie erhalten diese Informationen von Kontextanbietern, die einen gewissen Ausschnitt der physischen Welt erfassen und in Form eines objektorientierten Modells bereitstellen. Diese Umgebungsmodelle können sowohl wenige Quadratmeter als auch mehrere Millionen Quadratkilometer abdecken. Ein besonders wichtiges Merkmal ist neben dem abgedeckten Raum der Typ oder die Typen der im Umgebungsmodell modellierten Objekte, welche durch eine Ontologie bestimmt sind.

Die Bereitstellung, Verwaltung und Föderation solcher Umgebungsmodelle wurde bereits in diversen Arbeiten erforscht. Jedoch mangelt es allen bisher vorhandenen Konzepten entweder an Skalierbarkeit oder einer ausreichenden Berücksichtigung der räumlichen Komponente. Beides ist aber von essentieller Wichtigkeit für ein Systemkonzept, welches auch in gröÿeren Szenarien zum Einsatz kommen kann.

In dieser Arbeit sollen Methoden und Konzepte zur skalierbaren, verteilten Indexierung von Kontextanbietern an Hand von Raum und Typ erforscht und evaluiert werden. Ausgehend von existierenden skalierbaren räumlichen Indexstrukturen, lokalen und globalen Kontextverwaltungssystemen und Peer-to-Peer-Overlay-Netzen wird zunächst der Lösungsraum für eine verteilte Indexstruktur über Kontextanbietern ermittelt. Dabei werden mögliche Ansätze nicht nur auf Tauglichkeit zum schnellen Aunden von Kontextanbietern, sondern auch unter Kriterien wie Zugriskosten und Wartungskosten analytisch verglichen. Im Anschluss wird der Distributed Hierarchic Spatial Index, ein neu entwickelter zweistufger Ansatz aus diesem Lösungsraum, vorgestellt und in Simulationen evaluiert.