Das rasche Voranschreiten der Sensorentwicklung, ihre zunehmende Modularität sowie der resultierende Zuwachs an Anwendungen, haben zu neuen Herausforderungen im Bereich der Sensor-basierten Systeme geführt. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine Event-basierte Middleware für Sensornetze bestehend aus Körper- und Umgebungssensoren entwickelt, die Anwendungen die von ihnen angeforderten Informationen mittels eines Publish/Subscribe-Ansatzes zur Verfügung stellt. Durch die Abstraktion von der eigentlichen Sensorik, wird die Anwendungsentwicklung erheblich erleichtert. Außerdem ermöglichen sogenannte Transformationsregeln das Umwandeln von Sensordaten in eine für die Anwendung adäquate Darstellung. Diese Transformationsregeln können zur Laufzeit von einer entfernten Datenbank geladen und installiert werden und ermöglichen somit das automatische Anpassen des Systems an zukünftige Anwendungen und Sensoren und zugleich die Einsparung von Sensorik. Diese Middleware-basierte Umwandlung von Sensorinformationen ermöglicht somit den Verzicht auf die aufwendige Entwicklung anwendungs- beziehungsweise sensorspezifischer Systeme. Die Verteilung der Sensordaten erfolgt entweder über offene oder über anwendungsspezifische Kommunikationskanäle. Letztere ermöglichen ein maßgeschneidertes Ausliefern von Informationen sowie die Kontrolle über die Informationsverarbeitung.

Das System wurde als Android Anwendung implementiert und evaluiert. Die Evaluation zeigt den geringen Einfluss der Middleware und der Transformationsregeln auf die Systemauslastung sowie den durch die Einsparung von Sensorik und dem gleichzeitigen Bedienen mehrere Anwendungen reduzierten Energieverbrauch. Des Weiteren werden das Verhalten und die Grenzen der offenen sowie der anwendungsspezifischen Kommunikationskanäle bezüglich der CPU-Auslastung, der Delivery Ratio und des Speicherverbrauchs analysiert.

Zusätzlich zu dem Middleware-Ansatz werden vier Anwendungen aus dem Bereich (präventiver) Gesundheitsversorgung vorgestellt. Sie machen von den Vorzügen der Middleware Gebrauch und heben die Leistung des Gesamtsystems hervor. Körpernahe und umgebende Sensorik ermöglicht das Ermitteln von physikalischen und physiologischen Parametern und liefert Informationen über die Anwesenheit und Interaktion des Nutzers mit seiner Umgebung. Die vorgestellten Beispielanwendungen erlauben das permanente Monitoring einer Person. Dabei wurden für die medizinische Überwachung kommerziell erhältliche Biosensoren verwendet; als Plattform für die Middleware dient ein herkömmliches Smartphone. Die körpernahe und umgebende Sensorik zur Ermittlung der Benutzeraktivität wurde speziell für unsere Anwendungen entwickelt.