Überwachungs- und Steuerungssysteme sind von zentraler Bedeutung sowohl in der Industrie als auch im alltäglichen Leben. Oftmals arbeiten sie in kaumwahrnehmbarer Art und Weise. Dennoch werden sie mit der rasanten Entwicklung der aufkommenden Technologien "Smart Homes", "Smart Cities" und "Industrie 4.0" noch allgegenwärtiger, autonomer und verteilter. All diese neuen Technologien basieren auf drahtlosen Sensornetzen (WSNs). Ihr Erfolg hängt zu einem großen Teil von der Kommunikationsfähigkeit von drahtlosen Sensornetzen ab. Schnelle Reaktion und Rückkopplung sind eine gemeinsame Charakteristik dieser Technologien, weshalb das Erreichen einer geringen Latenz, einer hohen Zuverlässigkeit sowie Flexibilität bei der Kommunikation in drahtlosen Sensornetzen eine große Herausforderung und ein entscheidender Erfolgsfaktor ist.

Ein drahtloses Sensornetz repräsentiert ein Netzwerk bestehend aus einer Reihe von kostengünstigen Sensorknoten mit wenig Leistung, welche über Mess- und/oder Aktuatorfähigkeiten verfügen. Diese Knoten kommunizieren drahtlos miteinander über kurze Distanzen mittels eines leistungsschwachen Funkmoduls. Die Hauptvorteile, die ein drahtloses Sensornetz bietet sind 1) verteilte und fehler-tolerante Kommunikation und Messungen/Regelungen aufgrund der großen Anzahl von Sensorknoten, 2) Kostenreduzierung durch Entfernen der Verkabelungen für Kommunikation und Energieversorgung und 3) Flexibilität bei der Anbringung von winzigen drahtlosen Sensorknoten. Ein Hauptnachteil der drahtlosen Technologie im Gegensatz zum ausgereiften drahtgebundenen Gegenstück ist jedoch die viel schwächere Kommunikationsfähigkeit --- der kombinierte Effekt von stärkerer Interferenz beim drahtlosen Medium, die schwache Signalstärke der leistungsschwachen Funkmodule und die Komplexität beim Koordinieren der drahtlosen Kommunikation mit mehreren Zwischenempfängern.

Das Hauptziel dieser Dissertation ist es, die Transition von der drahtgebundenen zur drahtlosen Technologie im Rahmen der industriellen Automatisierung zu erleichtern. Im Einzelnen stelle ich Lösungen bereit, um die Dienstgüte (QoS) bei der Kommunikation in drahtlosen Sensornetzen zu garantieren und zu verbessern.

Ich löse das Problem für zwei Szenarien, bei denen die Netzwerktopologie entweder bekannt oder unbekannt ist. Im ersteren Fall wende ich einen Ansatz basierend auf festgelegter Koordinierung an, d.h. die Kommunikation wird mittels eines zentralisierten Algorithmus bestimmt, um verschiedene Kommunikationsmetriken zu optimieren. In dieser Dissertation stelle ich einen sehr effizienten, mehrkanaligen Koordinierungsalgorithmus vor, der nahezu optimale Latenzperformance (innerhalb von 1,22% des Optimums) für den baumbasierten Sammelempfang ermöglicht, welcher bei weitem das am häufigsten verwendete Kommunikationsmuster darstellt, besonders für überwachungsapplikationen. Darüber hinaus präsentiere ich sehr effiziente, mehrkanalige Koordinierungsalgorithmen, welche hohe Koordinierungsfähigkeit und geringen Overhead für periodische Echtzeitkommunikation mittels mehreren Datenflüssen in einer beliebigen Netztopologie mit mehreren Gateways bieten. Ein solches Kommunikationsmuster ist typisch für ein Steuerungssystem mit mehreren Schleifen.

Andernfalls, wenn die Netzwerktopologie nicht bekannt ist oder sich sehr dynamisch ändert, optimiere ich die Kommunikationsdienstgüte durch Ausnutzen der simultanen übertragung auf der physikalischen Ebene, die von Natur aus kein Routing erfordert. Zuerst schlägt ich ein einfaches Modell für simultane übertragungen in drahtlosen Sensornetzen vor, welches den Erfolg oder Nicht-Erfolg des Zustellens eines Paketes zuverlässig vorhersagt. Danach entwickle ich das "Sparkle"-Protokoll für höchst zuverlässige, energie-effiziente periodische Kommunikation mit mehreren Datenflüssen bei geringer Latenz. Abschließend präsentiere ich das "Ripple"-Protokoll für hohen Datendurchsatz sowie zuverlässiges und energie-effizientes Netzwerk-Flooding mittels Pipeline-übertragungen und Vorwärtsfehlerkorrektur, welches den bisherigen Stand der Technik signifikant verbessert.

Obwohl die Dissertation von drahtlosen Sensornetzen als Kommunikationstechnologie und industrieller Automatisierung als Anwendungsszenario ausgeht, sind die vorgestellten Lösungen nicht auf diese Annahmen beschränkt. Sie können auf andere drahtlose Netze und andere Szenarien mit ähnlichen Kommunikationsmustern und Dienstgüteanforderungen übertragen werden.