VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

Введение. В процессе сквозного проектирования адаптивных распределенных сенсорных сетей для медицинского применения,  необходимым условием является сопровождение технически сложного проекта, включающего такие аспекты разработки как создание последовательных алгоритмов с последующей их адаптацией для параллельного и распределенного выполнения, верификация полученных алгоритмов путем создания моделей, реализующих запуск алгоритмов на ряде тестовых случаев, моделирование работы адаптивной распределенной сенсорной сети на уровне пакетной передачи, переход к модели, учитывающей специфику медицинского применения цифровых систем (гальваническая изоляция точек обмена информацией, отсутствие или минимизация пропущенных значений),  верификации модели, включающей алгоритм экстраполяции по известным значениям, модификация модели для частичной косимуляции с физическим оборудованием и последующим переносом на реальное оборудование [1,2,3,4,5]. Для сопровождения подобного проекта требуется система комплексно реализующая вышеуказанные аспекты.

Методы исследований. В качестве такой системы авторам представляется адекватным использование MathWorks MATLAB&Simulink [6], а также ряд пакетов расширений (toolboxes) для MATLAB&Simulink, таких как Instrument Control Toolbox , MATLAB Coder , Simulink Coder , Embedded Coder и другие.

Алгоритмический аспект может быть смоделирован в MATLAB без применения дополнительных пакетов расширений, позволяя протестировать и визуализировать результаты вычислений. Для дальнейшего тестирования алгоритма в параллельном варианте необходим Parallel Computing ToolBox , позволяющий использовать до 12 ядер одновременно на одной физической машине (версия R2013b). Дальнейшее движение по данному вопросу приводит нас к необходимости использования решений, позволяющих  реализовать кластерные вычисления, демонстрирующие линейный рост скорости вычислений при наращивании количества процессоров, а также необходимости интеграции в процесс моделирования технологии NVIDIA CUDA , предоставляющей ресурс массивного параллелизма в задачах фильтрации, вейвлет преобразования, преобразования Фурье сигналов биологических объектов многомерного характера и т.п.

Модельный аспект характеризуется необходимостью автоматизированного синтеза моделей передачи информации на пакетном уровне, учитывающих специфику медицинского применения. Для создания таких моделей возможно использовать Simulink StateFlow [7] диаграммы, а также SimEvents  -  расширения блоков Simulink, в целом позволяющие смоделировать сложную систему в терминах системы массового обслуживания (СМО). Дополнительная сложность возникает при необходимости синтеза моделей в автоматизированном режиме при моделировании большой системы (более 1000 элементов), При этом возможно использовать API MATLAB&Simulink для реализации синтезатора модели по входным требованиям, включающим такие ограничения как количество параметров мониторинга и контроля объекта, наличие или отсутствие у узлов адаптивной распределенный сенсорной сети медицинского назначения географической привязки, специализированных тегов и т.п.

Поскольку модельный эксперимент обладает определенной долей приближения к реальному объекту, то необходимо протестировать полученные модельные выкладки на реальном оборудовании в режиме косимуляции и/или PIL-тестирования. Решение подобной задачи возможно при использовании ряда пакетов расширения MATLAB&Simulink[8], а также использование т.н. буферной и целевой аппаратной платформы Arduino[9] и сенсорной платформы на базе технологий Nordic Semiconductor соответственно. Метаданные для модельного эксперимента могут быть получены приборами Agilent, Rigol [10].

Заключение. Таким образом, в рамках системы MATLAB&Simulink возможна реализация и сопровождение технически сложных проектов, таких как сквозной синтез адаптивных распределенных сенсорных сетей медицинского применения, что отличает данный подход целостностью и однородностью базы разработки и языка общения специалистов,  что позволило запустить процесс синтеза вышеуказанной системы с использованием модельно-ориентированного подхода.

Работа по данному направлению проводится на базе лаборатории «Интеллектуальных информационных систем» кафедры ИТС ПензГТУ и технопарка «Яблочков»(Пенза).

Список литературы

1.                  Горюнова В.В., Володин К.И, Автоматизированное проектирование процессов технического обслуживания и диагностики// Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2009. Т. 98. № 9. С. 64-

2.                  Володин К.И., Интеллектуальная информационная система удаленных измерений для сбора и анализа метаинформации о работе беспроводных сенсорных сетей // Тезисы XII Всероссийского симпозиума по прикладной и промышленной математике (осенняя открытая сессия)(Сочи - Адлер, 1 - 8 октября 2011 г.)

3.                  Володин К.И., Применение модельно-ориентированного подхода при сквозном проектировании адаптивных  распределенных сенсорных сетей // Инновационные  технологии в экономике, информатике и медицине. VIII Межрегиональная  научно-практическая конференция студентов и аспирантов. Сборник статей. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. технол. акад.,2011. - 266 с.

4.                  Володин К.И., Переходов А.И., Разработка макета поведенческой модели устройства сопряжения модельного и натурного экспериментов в рамках синтеза адаптивных распределенных сенсорных сетей // Современные информационные технологии: Труды международной научно-технической конференции.- Пенза: ПГТА, 2012.

5.                  Володин К.И., Переходов А.И., Имитационные модели устройства сопряжения модельного и натурного экспериментов в рамках концепции синтеза адаптивных распределенных сенсорных сетей // Современные информационные технологии: Труды международной научно-технической конференции.- Пенза: ПГТА, 2013.

6.                  Официальный сайт компании MathWorks [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mathworks.com/, свободный.

7.                  Официальный сайт Arduino [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.arduino.cc/

8.                   Nordic VLSI // http://www.nordicsemi.com/

9.                   Официальный сайт Agilent [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.home.agilent.com/

10.               Официальный сайт RIGOL [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.rigol.com/