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Algorithmen fĂŒr Topologiebewusstsein in SensornetzenDie vorliegende Arbeit beschĂ€ftigt sich mit algorithmischen und geometrischen Fragestellungen in Sensornetzwerken. Im Gegensatz zur klassischen Algorithmik, bei der ein einzelner Prozessor sequenziell Anweisungen abarbeitet und vollen Zugriff auf die Probleminstanz hat, werden hier verteilte Protokolle benötigt, bei denen die Knoten gemeinsam eine Aufgabe bewĂ€ltigen, zu der sie allein nicht in der Lage wĂ€ren.Zuerst untersuchen wir das grundlegende Problem, wie Sensorknoten ein Bewusstsein fĂŒr ihre Position erlangen können. Motiviert daraus, dass das Problem, Koordinaten fĂŒr ein globales Koordinatensystem zu bestimmen, in fast allen Varianten NP-schwer ist, wird ein vollkommen neuer Ansatz skizziert, bei dem das Netzwerk selbstĂ€ndig geometrische Cluster bildet und einen abstrakten Graphen konstruiert, der die Topologie des zugrunde liegenden Gebiets sehr genau widerspiegelt. Das sich daraus ergebende Positionsbewusstsein ist fĂŒr einige Anwendungen dem klassischen euklidischen Ansatz deutlich ĂŒberlegen.Der zweite Teil widmet sich einem Flussproblems fĂŒr Sensornetzwerke, dass klassische dynamische FlĂŒsse um BatteriebeschrĂ€nkungen erweitert. Gesucht ist ein Fluss, der fĂŒr gegebenen Zeithorizont die Datenmenge maximiert, die von einer Quelle zur Senke geschickt werden kann. Dieses Problem wird auch im zentralisierten Modell untersucht, da keine Vorarbeiten existieren. Wir beweisen KomplexitĂ€ten von Problemvarianten und entwickeln Approximationsschemata.Der dritte Teil stellt den Netzwerksimulator Shawn vor. Da der Benutzer zwischen verschiedenen geometrischen Kommunikationsmodellen wĂ€hlen kann und das Speichermodell fĂŒr den daraus resultierenden Graphen an den verfĂŒgbaren Speicher sowie an Simulationsparameter wie eventuell mögliche MobilitĂ€t der Knoten anpassen kann, ist Shawn hochflexibel und gleichzeitig deutlich schneller als vergleichbare Simulationsumgebungen.
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