Vezetéknélküli szenzorhálózatokkal manapság nagyon sok kutatócsoport foglalkozik, a széles paraméterhalmaz és a kapcsolódó alkalmazások sokszínűsége és eltérő követelményrendszere miatt mégis rengeteg nyitott kérdés vár még mindig megoldásra. A szenzorhálózatok egyik legfontosabb követelménye az energiahatékonyság, azaz a kis energiatartalékkal rendelkező szenzorok működőképességének minél hosszabb ideig való fenntartása. Erre számos megoldást dolgoztak már ki: klaszterezési és adataggregációs algoritmusokat, mozgó bázisállomások alkalmazását, energiahatékony MAC protokollokat, stb. Egy viszonylag kevéssé kutatott terület viszont a hatékony mintavételezési algorimusok kidolgozása. Abban az esetben, ha a szenzorok mérési adataiban bizonyos korrelációs kapcsolatok tapasztalhatók, nem szükséges minden szenzor mérési adatát begyűjteni, elég csak a megfelelő halmazon végzett mintavételezés. Energiahatékonysági szempontból viszont ezt a mintavételezési halmazt folyamatosan változtani kell, így megóvva a kiválasztott szenzorokat a lemerüléstől. Különös kihívást jelent ez a feladat eseményvezérelt hálózatokban, ahol a dinamikusan megjelenő, és esetleg mozgó eseményekhez kell igazítani a mintavételezést. A kidolgozott megoldásoknak egy speciális alkalmazási lehetősége lehet a közúti hálózatokra kifeszített vezetéknélküli szenzorhálózat. Ma már egyre inkább elterjednek olyan megoldások, ahol egy közúti hálózat mentén, vagy akár az úttestbe építve szenzorokat helyeznek el, különböző forgalmi és időjárási paraméterek monitorozására. Egy ilyen szenzorhálózatnak speciális topológiája van, hiszen két kereszteződés között a szenzorok egy láncszerű topológiát alkotnak. Ugyanakkor a mérési adatok korrelációja is kézzel fogható, hiszen egy adott útszakaszon a forgalom sűrűségét mérő szenzorok nagy valószínűséggel hasonló adatokat szolgáltatnak. Lehetnek viszont olyan események (pl. dugó, baleset) melyek miatt ez a korreláció változik majd. A mintavételezési algoritmusok adaptálása egy ilyen speciális környezethez külön kihívást jelent.

Kutatási feladatok:

• Hatékony mintavételezési technikák kidolgozása idő- és eseményvezérelt hálózatokban.
• Mintavételezési megoldások adaptálása a közúti hálózatokra kifeszített, speciális topológiájú szenzorhálózatokra.