@inproceedings{Hui2011, Author = {Huisinga, Christian and Kamenik, Jens}, Title = {Ein adaptives Vorhersagemodell für Signalstärken in einem Funknetzwerk}, Year = {2011}, Month = {09}, Booktitle = {10. GI/ITG KuVS Fachgespräch Sensornetze}, Organization = {Universität Paderborn}, type = {inproceedings}, note = {Drahtlose Sensornetze kommunizieren über (Funk-)Antennen und verändern dadurch die Verhältnisse des elektromagnetischen Feldes. Somit stellt die Antenne beim Empfangen einen Aktor und beim Senden einen Sensor gegen über dem elektromagnetischen Feld dar. }, Abstract = {Drahtlose Sensornetze kommunizieren über (Funk-)Antennen und verändern dadurch die Verhältnisse des elektromagnetischen Feldes. Somit stellt die Antenne beim Empfangen einen Aktor und beim Senden einen Sensor gegen über dem elektromagnetischen Feld dar. Dieses Feld steht in Wechselwirkung mit den Gegenständen und Lebewesen in seiner Umgebung. An vielen Einsatzorten von drahtlosen Sensornetzwerken ist keine direkte Sichtverbindung der Sensorknoten untereinander möglich. Auch kann sich die Umgebung am Einsatzort des Sensornetzwerkes mit der Zeit ¨andern. Ein einmal erhobenes Vorhersagemodell zur Ausbreitung der Wellen (auch Ausbreitungsmodell genannt) kann immer nur eine Momentaufnahme darstellen und wird zur Laufzeit, mit erheblichen Aufwand und Kosten, angepasst werden müssen. Der Ansatz, der in dieser Arbeit vorgestellt wird, ermöglicht eine schnelle und automatische Modellierung durch maschinelles Lernen. Mit der entwickelten Software namens Evodel können die Parameter eines Ausbreitungsmodells zur Laufzeit angepasst und optimiert werden. Evaluiert wird die Methode anhand der Parameteroptimierung eines Multi-Wall-Ausbreitungsmodells sowie anhand der Lokalisation eines Sensorknotens. } } @COMMENT{Bibtex file generated on }