AG Technische Informatik

Thomas Kruczyk

An assessing Data Quality Layer to enhance distributed event detection in Wireless Sensor Networks

Betreuer: Norman Dziengel
Abschluss: Master of Science (M.Sc.)

Inhalt

Überblick

Ereigniserkennungssysteme in drahtlosen Sensornetzen erkennen Ereignisse wie Brandent-wicklung, Erdrutsche und Einbrüche in sicherheitsrelevante Areale mittels Temperaturdaten, Beschleunigungswerten und Bewegungsdaten aus PIR-Sensoren. Die ermittelten Rohdaten müssen an eine darüber liegende Applikation zur Ereignisbestimmung weitergeleitet und dort, idealerweise netzintern, verarbeitet werden.

In dem an der Arbeitsgruppe „Computer Systems & Telematics“ der Freien Universität Berlin entwickelten verteilten Ereigniserkennungssystem für drahtlose Sensornetze, können die Da-ten nach typischen Mustererkennungsverfahren trainiert und bereits im Sensornetz klassifiziert werden. Die üblicherweise in ein drahtloses Sensornetz eingesetzten Sensoren sind kos-tengünstig und daher oft produktionsbedingt von unterschiedlicher Qualität. Umweltfaktoren verändern die Rahmenbedingungen eines WSNs ebenso, wie sich verändernde netzinterne Faktoren wie die Funkreichweite und der Batteriestatus. Diese Einflüsse bestimmen die für eine Ereigniserkennung wichtigen konstanten Randbedingungen und damit die die Qualität der Rohdaten.

Es ist zu untersuchen an welchen Ebenen ein Daten-Qualitätsschicht in das bestehende Ereig-niserkennungssystem einzubringen ist, um die Erkennungsrate nachhaltig mittels Datenfusion zu optimieren. Für das Verständnis des Systems ist die grundlegende Erforschung der in ei-nem praxisrelevanten Szenario (AVS-Extrem) auftretenden Rohdaten durchzuführen.

Aufgaben

Eine Diplom- oder Masterarbeit in diesem Bereich umfasst folgende Punkte:

  • Einarbeitung in AVS-Extrem und Erarbeitung eines ausgeprägten Signalverständnis über die im Projekt auftretenden Rohdaten und Ereignismerkmale des BOSCH-SMB380-Sensors
  • Vergleich vorhandener DQ-Ansätze (Statistische Ansätze, konsistenzbasierte und heuristikbasierte Ansätze)
  • Entwicklung eines oder mehrere Daten-Qualitäts-Layers zur Bewertung geeigneter Eingangswerte (Rohdaten, Filterdaten, Merkmalsdaten, Modelannahmen etc.) unter Berücksichtigung der oben erarbeiteten Ergebnisse.
  • Evaluation der/des entwickelten DQ-Layer/s unter Verwendung der fusionierten Daten in der Ereigniserkennungsschicht. Evaluation der Auswirkung des verwendeten Systems auf die Energiebilanz.
  • Evaluation der/des entwickelten DQ-Layer/s unter Verwendung der fusionierten Daten in der Ereigniserkennungsschicht. Evaluation der Auswirkung des verwendeten Systems auf die Energiebilanz.

Umfeld

Verteilte Ereigniserkennung in Sensornetzen ist derzeit ein aktuelles Thema in der Forschung. Die grundsätzliche Möglichkeit der Ereigniserkennung mit Hilfe der ScatterWeb Plattform wurde am Fachbereich bereits gezeigt, die Vorgehensweise ist gut dokumentiert und auf der Fence Monitoring Homepage beschrieben. Für den praktischen Teil der Arbeit stehen ScatterWeb Sensorknoten zur Verfügung, die am Fachbereich entwickelt wurden.

Zur Vernetzung der Aktivitäten der Arbeitsgruppe gibt es regelmäßige Treffen aller Studien- und Diplomarbeiter sowie der wissenschaftlichen Mitarbeiter der Arbeitsgruppe montags von 10:00 bis 12:00 Uhr.

Bei Interesse entweder bei Norman Dziengel (dziengel@inf.fu-berlin.de) melden oder einfach in Raum 135 vorbeikommen.