Freie Universität Berlin
BMBF
VDI/VDE
The typical task of Wireless Sensor Networks is to gather environmental data with the aim to detect application-relevant events. Such events cover a range of security relevant events from trespassing of restricted areas via critical frequencies arising on bridges through to a harmful movement during a physical rehabilitation. During observation, sensor nodes are collecting a huge amount of data that need to be transferred to a central processor. This procedure is very energy consuming and shortens the lifetime of the sensor network.
VIVE validates a distributed event detection that provides a pattern matching based framework for wireless sensor networks. Groups of sensor nodes share information in a cooperative way which allows to evaluate events autonomously within the network. VIVE investigates new applications that benefit of an in-network evaluation of predefined events. The wireless Compounds of sensor nodes are sharing information in a cooperative way which allows to evaluate events autonomously within the network. Transferred data is reduced and evaluated within the network which allows short response time on events. As a result, the lifetime of the whole network will be enhanced.
In vielen Anwendungsfeldern wird nach Möglichkeiten zur autonomen Erkennung von Veränderungen oder Ereignissen gesucht. Von hoher Bedeutung ist eine solche Erkennung im Zusammenhang mit Sicherheitsfragen, so zum Beispiel bei der Langzeitüberwachung von Bauwerken oder bei der Beobachtung von Waldbrand- oder Erdbebengebieten. Dazu werden Sensornetze eingesetzt, die große Datenmengen an einen Zentralrechner übermitteln, der wiederum die Rohdaten auswertet und erforderliche Aktionen auslöst. Solche Netze sind aber langsam und störanfällig. | ![]() |
Basierend auf innovativen Mustererkennungsalgorithmen, die Wissenschaftler der Freien Universität Berlin im Rahmen mehrjähriger Forschungsarbeiten entwickelt haben, soll im Vorhaben "VIVE" ein System validiert werden, bei dem Verbünde von Sensorknoten relevante Ereignisse selbstständig klassifizieren können. Die drahtlos zu übertragenden Datenmengen sind dann nur noch gering und erforderliche Reaktionen können schnell ausgelöst werden. Im Ergebnis wird die Langlebigkeit des Netzwerkes erheblich gesteigert werden können.
Die wirtschaftliche Verwertung soll in erster Linie über eine Auslizensierung erfolgen.
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Norman Dziengel, Jochen Schiller. Sensorknoten werden Teamplayer. Best Practice Wireless in der Hauptstadtregion Berlin-Brandenburg, (Sieck, Jürgen; Kühn, Eileen; Besen, Ronald; sowie verschiedene Forschungseinrichtungen) , Berlin, 2013, ISBN 978-3-9815065-2-5 (Seite 28-29)
Georg Wittenburg, Norman Dziengel, and Christian Wartenburger. METHOD AND SENSOR NETWORK FOR ATTRIBUTE SELECTION FOR AN EVENT RECOGNITION International patent US2012036242 (A1), February 2012 .
Norman Dziengel, Georg Wittenburg, Stephan Adler, Zakaria Kasmi, Marco Ziegert and Jochen H. Schiller. Book Chapter: Event Detection in Wireless Sensor Networks, in Intelligent Sensor Networks: The Integration of Sensor Networks, Signal Processing, and Machine Learning, Fei Hu and Qi Hao (ed.), Taylor & Francis LLC, pp. 441-458, CRC Press 2012.
Georg Wittenburg, Norman Dziengel, Stephan Adler, Zakaria Kasmi, Marco Ziegert and Jochen H. Schiller. Cooperative event detection in wireless sensor networks. IEEE Communications Magazine 50(12): 124-131 (2012)