In dieser Arbeit wird ein Konzept vorgestellt, das die Auswertung von diffusionslimitierten lokalisierten Oberflächenplasmonen-Resonanz (LSPR) Sensoren durch modellbasierte Schätzmethoden optimiert. Ein mathematisches Modell wird entwickelt, um das Übertragungsverhalten zwischen der detektierenden Konzentration und der optischen Sensorantwort dynamisch zu beschreiben. Dieses Modell setzt sich aus einem statischen und nichtlinearen Eingangskennfeld, einem Diffusionsprozess, der durch eine nichtlineare partielle Differentialgleichung beschrieben wird, sowie einem statischen und linearen Ausgangskennfeld zusammen. Ein Schätzverfahren wird entworfen, das aus den optischen Messsignalen am Sensor die zu detektierende Konzentration schätzt. Dabei werden die statischen Eingangs- und Ausgangskennfelder invertiert, und es erfolgt eine Zustandsschätzung des Diffusionsprozesses mittels einer Square-Root Implementierung des Unscented-Kalman-Filters. Das Konzept wird auf zwei plasmonische Sensoren angewandt und anhand der Ergebnisse bewertet. Die Modellparameter werden durch experimentelle Messdaten identifiziert und die resultierenden Modelle validiert. Das Schätzverfahren basiert auf diesen identifizierten Modellen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Auswertung der plasmonischen Sensoren, insbesondere in Bereichen mit langsamer Reaktionszeit, erheblich verbessert werden kann.
