A body sensor networks architecture

As Redes de Sensores do Corpo Humano (RSCH) devem ser projetadas para operar de maneira autônoma. Por outro lado, devem oferecer mecanismos que remetam o controle aos profissionais da saúde. Um grande desafio no projeto de RSCH é oferecer de forma adequada (com transparência) acesso às configurações internas da rede e dos sensores, sem excluir a capacidade de operação autônoma desses sistemas. A tarefa de configuração de RSCH é usualmente realizada por desenvolvedores especializados, profissionais da Computação. Entretanto, para que essa tecnologia se torne clinicamente viável, é necessário que os próprios profissionais da área de saúde possam fazê-la. Esses profissionais são os responsáveis legais pelas decisões acerca do monitoramento dos pacientes, mesmo que essas decisões tenham sido geradas pelo próprio sistema. Esta tese discute os pressupostos supracitados e propõe um modelo capaz de acomodar essas necessidades. Dois conceitos relacionados à programação de RSCH são tratados neste trabalho: (i) programação (em tempo de compilação) e (ii) configuração (em tempo de execução). A programação refere-se à definição dos artefatos de software e algoritmos que são embutidos dentro dos sensores. Em RSCH a inclusão dessa funcionalidade requer uma interface para programação adequada aos profissionais da saúde e também de compiladores inteligentes. O compilador inteligente é um conceito novo apresentado nesta tese. Tem como objetivo aumentar a eficiência no uso dos sensores, considerando os requisitos da aplicação, os recursos do hardware e, principalmente, o conhecimento especialista para formulação das políticas que organizam o funcionamento do sistema. Como exemplo, a inclusão de mecanismos e políticas para tratar da economia de energia podem ser ajustadas por essas estruturas. A configuração refere-se à capacidade de ajuste do sistema sem a necessidade de reiniciar o hardware. Esse conceito possibilita maior interatividade entre o profissional da saúde e o sistema. Como requisito, os sensores precisam de mecanismos que possibilitem maior controle acerca das tarefas executadas. Uma possível solução é a utilização de estruturas de dados que possibilitem a aplicação do conceito de multitarefa nos sensores. Como contribuição maior é apresentada uma arquitetura de software denominada SOAB (Software Architecture for Body-worn Sensor etworks Project). A arquitetura SOAB é constituída por quatro camadas independentes: (i) uma interface para programação; (ii) um middleware para interconexão da RSCH com a Internet; (iii) um servidor para execução dos serviços solicitados pelos usuários e (iv) um sistema operacional com suporte para multitarefa, que será embutido nos nós sensores. Esse sistema operacional foi chamado MedOS. Tem como uma de suas funcionalidades aumentar o tempo de funcionamento dos nós sensores, promovendo a redução do consumo de energia elétrica por meio do escalonamento de tarefas com base em políticas adaptadas para aplicações biomédicas. __________________________________________________________________________________ ABSTRACTBody Sensor Networks (BSNs) must be designed to work autonomously. On the other hand, they must provide mechanisms that allow their control by healthcare personnel, as the clinical assessment of these professionals should always be the basis for the programming strategy. A great challenge in BSN software design is to provide, in a transparent way, access to the internal configurations of the networks and their sensor nodes without excluding their capability for autonomous operation. In order to provide such feature, specific models are needed in the design of software architectures for BSN’s, which include programmability as one of their functional requisites. The success of this approach can lead to a paradigm shift, since healthcare professionals will be able to act as the actual programmers and maintainers of the BSN. The programming of this type of system is usually performed by specialized engineers. However, if this technology is to become clinically useful, it is essential that the healthcare professionals are able to program the system. This thesis discusses the hypothesis abovementioned and proposes a model that will lead to the achievement of these objectives. Two important concepts related to programmability in BSNs are treated in this work: (i) deployment-time programmability and (ii) runtime set-up. The deployment-time programmability refers to the definition of software artifacts and algorithms that are embedded in the sensor node. In BSN’s, the inclusion of this functionality requires a programming interface that is suitable for healthcare personnel, as well as intelligent compilers. Intelligent compilers is a new concept presented in this thesis and its main purpose is to increase the effectiveness of the system’s use, considering the application’s requirements, the hardware possibilities and mainly the specialist’s knowledge to increase the applications lifetime. Consequently, it is possible to maintain the capability for autonomous operation of the BSN and still offer tools that can be used for people with little grasp on programming languages for programming of these systems. As an example, the inclusion of mechanisms and policies for energy saving could be treated by these structures. The runtime set-up refers to the capability for adjustments in run-time. The BSN should provide interactivity between the healthcare professional (the BSN manager) and the system. As a requisite, sensor nodes need mechanisms that allow a better control of the tasks that are being run. A possible solution is the use of data structures that allow preemptive multitasking. The main contribution of this work is the proposal of a software architecture named SOAB (Software Architecture for Body-worn Sensor Networks Project). The SOAB architecture is composed of four independent layers: (i) a programming interface; (ii) middleware for interconnecting BSN’s to the Internet; (iii) a server for processing users’ requests; (iv) a multitasking operating system. It helps to increase the lifetime of batteries by scheduling tasks based on customized policies, designed for taking into account the specificities of biomedical applications