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Diese Dissertation behandelt das Thema der dezentralisieren Sammlung und Fusion von Daten in heterogenen, ressourcenbeschränkten und dynamischen Netzwerkszenarien. Dazu wird ein generisches Framework vorgestellt, dass es erlaubt die Datensammlung, den Datenaustausch und auch die Datenfusion dynamisch zu konfigurieren. Im Zuge dessen wird auch eine Methode zur gerichteten Fusion von Daten auf graphentheoretischer Basis eingeführt, die es erlaubt eine logische Struktur für die Fusion von Informationen zu modellieren. Eine Markup-Sprache, die sowohl menschen- als auch maschinenlesbar ist, erlaubt es diese Struktur leicht zu editieren. Im Bereich der Protokolle zum Datenaustausch liegt der Fokus dieser Arbeit auf Energieeffizienz, um auch ressourcenbeschränkte Geräte einzubinden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Robustheit für die betrachteten dynamischen Szenarien. Diese Dissertation schlägt zudem Design-Richtlinien vor, um verschiedene Ziele für unterschiedliche Applikationen umzusetzen. Diese lassen sich leicht in das vorgestellte Framework integrieren und darüber konfigurieren. Dadurch ergibt sich im Ganzen eine flexible Architektur, die sich leicht an dynamische Umgebungen anpassen lässt.