Drahtlose Sensornetzwerke finden Anwendung in einer Vielzahl von Technologiebranchen wie z.B. der Medizintechnik, Produktionstechnik, Logistik und Kommunikationstechnik. Eine häufige Aufgabenstellung besteht darin, dass von den Sensoren aufgenommene lokale Messwerte (z.B. neurologische Signale, Temperatur, Feuchtigkeit oder Funksignale) gemeinsam zur Schätzung einer physikalischen Messgröße genutzt werden. In diesem Vorhaben wird hierzu der Ansatz des „In-Network-Processing“ verfolgt, bei dem die Schätzung verteilt im Netzwerk, also ohne Einsatz eines zentralen Verarbeitungspunktes erfolgt. Die besondere Herausforderung besteht darin, dass die Sensoren unterschiedliche Messwerte aufnehmen und über Drahtlosverbindungen miteinander kommunizieren. Hierfür sind neuartige Algorithmen zur verteilten Schätzung zu entwickeln, die die Zuverlässigkeit und die Einschränkungen der Funkverbindung zwischen den Sensorknoten berücksichtigen. 

Im Rahmen dieses Vorhabens soll ein entwickelter neuer Ansatz zunächst unter der Annahme zuverlässiger Kommunikationswege bei variierenden Randbedingungen detailliert analysiert und mit existierenden Algorithmen verglichen werden. Basierend auf diesen Untersuchungen ist dann in einem Nachfolgeprojekt die Weiterentwicklung des Algorithmus hinsichtlich einer Anpassung an die Eigenschaften der drahtlosen Verbindungen und an die Anforderungen des Nutzers/der Nutzerin andererseits vorzunehmen. In einem weiteren Schritt wird daraufhin ein theoretisches Modell für die Abhängigkeit der Bewertungskriterien für die Leistungsfähigkeit der Algorithmen von den gegebenen Parametern und Randbedingungen aufgestellt werden.