Quality-aware coordination in public sensing

The evolution and proliferation of mobile sensing platforms such as mobile phones, enables services that analyze and adjust to the state of the real world. Billions of mobile phones around the globe seamlessly integrated into our life enable the vision of public sensing, i.e., monitoring and detecting a variety of physical phenomena by continuously collecting an abundance of sensor data. To exploit the enormous sensing capabilities, sensing may not interfere with normal operation of mobile phones. Furthermore, since mobile phones are battery powered, sensor data collection needs to be energy efficient and, thus, limited to the required data. Therefore, this dissertation presents a public sensing approach that opportunistically collects sensor data. To specify and assess the quality of the data, spatial and temporal coverage metrics are devised. Virtual sensors are introduced as a data-centric abstraction to cope with the dynamic availability of mobile phones by decoupling applications from physical devices. More precisely, this dissertation addresses three major classes of virtual sensors that allow applications to request sensor data intuitively based on spatial, temporal, and quality requirements. For each of the three classes of virtual sensors, this dissertation presents centralized and distributed algorithms for the selection and coordination of mobile phones according to the sensing requirements, while minimizing the energy consumption. In order to cope with the varying availability of physical sensors, the dissertation shows how to monitor the progress of sensing and how to adapt sensing to changes of movement. Moreover, this dissertation shows how to adapt the coordination mechanisms to the density of participating devices. As a basis for the coordination algorithms, this dissertation presents basic group communication mechanism. These mechanisms allow to address specific devices based on their symbolic location. In essence, a routing structure that mimics the location model is created and proactively maintained. With a symbolic location model that matches the structure of the virtual sensors, this communication abstraction allows to easily identify and address nodes relevant for the coordinated data acquisition of the virtual sensors. In den letzten Jahren hat die Entwicklung mobiler Endgerate und der Sensortechnologie dazu gefuhrt, dass Milliarden leistungsfahiger Sensoren uns im taglichen Leben umgeben. Mittels dieser Gerate ist es moglich, den Zustand der realen Welt zu erfassen und Anwendungen entsprechend zu adaptieren. Die Umsetzung dieser Vision ist das Ziel des Forschungsgebiets Public Sensing. Durch die Ubiquitat der mobilen Endgerate werden Erfassungsszenarien moglich, die weit uber jene der traditionellen Sensornetze hinausgehen. Zusatzlich zur Datenerfassung mit personlichem Nutzen, sind unter anderem Szenarien in den Bereichen Forschung, Wirtschaft und Stadteplanung denkbar. Die Verwirklichung dieser Szenarien hangt von der weiteren technologischen Entwicklung ab. Bereits heute sind Smartphones auserst leistungsfahig. In Zukunft wird sich die Menge der Sensoren, die in diese Gerate integriert sind, noch weiter erhohen. Daruber hinaus wird die Kommunikationsinfrastruktur vielfaltiger werden und uberall auf der Welt den Zugriff auf Sensordaten erlauben. Der Trend zur Partizipation an Projekten wie OpenStreetMap zeigt, dass eine hohe Akzeptanz des Public Sensing zu erwarten ist. Um jedoch grosflachig Public Sensing betreiben zu konnen, mussen einige Herausforderungen bewaltigt werden. Die Teilnahme an solchen Aktivitaten muss fur die Besitzer der mobilen Endgerate moglichst einfach sein und sie darf die primaren Funktionen der Gerate nicht negativ beeinflussen. Dies erfordert in erster Linie eine energieschonende Datenerfassung und somit nur die Erfassung der tatsachlich benotigten Daten. Weiterhin bedeutet das aber auch, dass die Mobilitat der Nutzer nicht kontrolliert werden kann. Daruber hinaus ist es notwendig die Qualitat der erfassten Daten zu bewerten und gegebenenfalls auch Daten bestimmter Qualitat anfordern zu konnen. Fur beides sind entsprechende Metriken notwendig. Eine weitere Herausforderung ist die hohe Dynamik eines solchen Systems. Deshalb mussen Anwendungen von den physischen Geraten zur Datenerfassung entkoppelt werden. Der Fokus dieser Dissertation lasst sich anhand mehrerer Dimensionen aufzeigen. Die erste Dimension ist die Grosenordnung des betrachteten Systems. Hier liegt der Fokus auf grosen Systemen, die die Kombination vieler Einzelmessung erfordern, um ein Phanomen als Ganzes abzubilden. Die zweite Dimension ist der Grad der Nutzerbeteiligung. Hier liegt der Fokus auf einem System das ohne aktive Teilnahme der Nutzer auskommt und somit die geringste Einschrankung fur den Nutzer bedeutet. Die dritte Dimension betrifft das Kommunikationssystem. Da hier in Zukunft von hybriden Netzen auszugehen ist, legt diese Dissertation den Fokus auf eben diese. Diese Dissertation umfasst die Beobachtung von Umweltphanomenen und von mobilen Objekten. Diese Dissertation liefert mehrere Beitrage zum Stand der Wissenschaft. Zunachst werden eine Schichtenarchitektur sowie eine datenzentrische Schnittstelle prasentiert. Kern dieser Schnittstelle sind die sog. virtuellen Sensoren, die es Anwendungen erlauben, Daten mit definiertem raumlichem, zeitlichem und qualitativem Bezug anzufordern. Der zweite Beitrag dieser Dissertation sind drei Metriken, um Qualitatsanforderungen zu spezifizieren: raumliche, zeitliche und raumlich-zeitliche Abdeckung. Der dritte Beitrag sind zentralisierte sowie verteilte Algorithmen zur Datenerfassung entsprechend der Anforderungen hinsichtlich der drei Metriken. Ziel dieser Algorithmen ist die effiziente Datenerfassung entsprechend der Anforderungen. Zum Umgang mit der Dynamik des Systems bietet die Dissertation Mechanismen zur Uberwachung des Erfassungsfortschritts und zur Adaption der Erfassung. Daruber hinaus beschreibt die Dissertation Mechanismen zur Gruppenkommunikation basierend auf symbolischen Lokationsmodellen.