Informationsverarbeitung in Sensornetzwerken

  • Typ: Vorlesung (V) mit Übung (Ü)
  • Semester: WS 20/21
  • Zeit:

    Vorlesung: Videos zur Vorlesung erscheinen dienstags

    Übung: Online montags 16:00-17:00 Uhr

  • Dozent:

    Dr.-Ing. Benjamin Noack
    Jana Mayer

  • SWS: 3
  • LVNr.: 24102
Bemerkungen

Sensornetzwerke, als Zusammenschluss einer Vielzahl in die Umgebung eingebetteter und deshalb oft miniaturisierter Sensorknoten, bieten völlig neue Möglichkeiten, ihre Umgebung kooperativ zu beobachten. Statt eines passiven Blicks gestatten sie die Durchdringung verschiedener Phänomene mit einer durch die Knotendichte wählbaren Auflösung. Sensornetzwerke können z. B. bei der Überwachung von Verkehrsflüssen und Bauwerken, in intelligenter Kleidung als auch bei der Umwelt- und Wetterbeobachtung eingesetzt werden. Veränderte Randbedingungen, wie etwa der verteilte Charakter oder die begrenzte Rechen-, Kommunikations- und Energiekapazität, erlauben keine direkte Übertragung der Verfahren klassischer Sensorsysteme. Erst spezielle, auf die hier gegebenen Besonderheiten abgestimmte Methoden ermöglichen das Ausschöpfen des vorhandenen hohen Potenzials der Sensornetzwerke.

Im Rahmen der Vorlesung werden insbesondere die verschiedenen für Sensornetzwerke relevanten Aspekte der Informationsverarbeitung betrachtet. Begonnen wird mit dem technischen Aufbau der Sensorknoten, wobei hier die einzelnen Komponenten wie Energieversorgung, Sensorik und Signalvorverarbeitung vorgestellt werden. Dann werden für Sensornetzwerke relevante Verfahren zur Mustererkennung sowie Orts- und Zeitsynchronisation behandelt. Abgeschlossen wird die Vorlesung mit Verfahren zur Vermessung physikalischer Phänomene und zur Fusion der Messdaten der einzelnen Sensorknoten.

Ziel der Lehrverstaltung ist, dass die Studierenden ein Verständnis für die für Sensornetzwerke spezifischen Herausforderungen der Informationsverarbeitung aufbauen und die verschiedenen Ebenen der Informationsverarbeitung von Messdaten aus Sensornetzwerken kennenlernen. Somit sollen sie verschiedene Ansätze zur Informationsverarbeitung von Messdaten analysieren, vergleichen und bewerten können.

VortragsspracheDeutsch
Voraussetzungen

Kenntnis der Vorlesungen Lokalisierung mobiler Agenten [LV-Nr. 24613] oder Stochastische Informationsverarbeitung [LV-Nr. 24113] sind hilfreich.

Beschreibung

Sensornetzwerke, als Zusammenschluss einer Vielzahl in die Umgebung eingebetteter und deshalb oft miniaturisierter Sensorknoten, bieten völlig neue Möglichkeiten, ihre Umgebung kooperativ zu beobachten. Statt eines passiven Blicks gestatten sie die Durchdringung verschiedener Phänomene mit einer durch die Knotendichte wählbaren Auflösung. Sensornetzwerke können z. B. bei der Überwachung von Verkehrsflüssen und Bauwerken, in intelligenter Kleidung als auch bei der Umwelt- und Wetterbeobachtung eingesetzt werden. Veränderte Randbedingungen, wie etwa der verteilte Charakter oder die begrenzte Rechen-, Kommunikations- und Energiekapazität, erlauben keine direkte Übertragung der Verfahren klassischer Sensorsysteme. Erst spezielle, auf die hier gegebenen Besonderheiten abgestimmte Methoden ermöglichen das Ausschöpfen des vorhandenen hohen Potenzials der Sensornetzwerke.

Literaturhinweise

Weiterführende Literatur wird im Skript zur Vorlesung (siehe ILIAS) und in den Vorlesungsfolien genannt.

Arbeitsbelastung

180 h

Ziel

Die Studierenden sollen ein Verständnis für die für Sensornetzwerke spezifischen Herausforderungen der Informationsverarbeitung aufbauen und die verschiedenen Ebenen der Informationsverarbeitung von Messdaten aus Sensornetzwerken kennenlernen. Somit sollen sie verschiedene Ansätze zur Informationsverarbeitung von Messdaten analysieren, vergleichen und bewerten können.

Aktuelles / Onlinelehre

Im Wintersemester 2020/21 wird die Vorlesung Informationsverarbeitung in Sensornetzwerken in folgender Form durchgeführt:

Vorlesung Die Vorlesung wird in Form von Lehrvideos durchgeführt, die dienstags bereitgestellt werden.
Übung Die Übungen werden montags mit Hilfe des Videokonferenzsystems Zoom durchgeführt.
Forum Zum weiteren Austausch haben wir im ILIAS ein Forum eingerichtet.

Termine

Woche

Montag (16:00-17:00)

Online, Live

Dienstag

Online, Videos

KW 45   Vorlesung (03.11.)
KW 46 Übung (09.11.) Vorlesung (10.11.)
KW 47 Übung (16.11.) Vorlesung (17.11.)
KW 48 Übung (23.11.) Vorlesung (24.11.)
KW 49 Übung (30.11.) Vorlesung (01.12.)
KW 50 Übung (07.12.) Vorlesung (08.12.)
KW 51

Übung (14.12.)

(90 min)

Vorlesung (15.12.)
KW 52

Übung (21.12.)

(90 min)

Vorlesung (22.12.)
KW 53 Weihnachtsferien Weihnachtsferien
KW 01 Weihnachtsferien Weihnachtsferien
KW 02 Übung (11.01.) Vorlesung (12.01.)
KW 03

Übung (18.01.)

Vorlesung (19.01.)
KW 04

Übung (25.01.)

(90 min)

Vorlesung (26.01.)
KW 05

Übung (01.02.)

(90 min)

Vorlesung (02.02.)
KW 06 Übung (08.02.) Vorlesung (09.02.)
KW 07 Übung (15.02.) Vorlesung (16.02.)