[發明專利]基于區塊鏈和軟件定義網絡的體域網任務卸載方法及裝置

有效

• 申請號: 202011621521.0
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112839079B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 任君玉;覃團發;胡永樂;秦慧萍;沈湘平;羅劍濤
• 申請（專利權）人: 華南理工大學;廣西大學;潤建股份有限公司
• 主分類號: H04L67/10
• 分類號: H04L67/10;H04L67/12;H04L67/60
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理有限公司 11369
• 代理人: 鄧雪明

1.體域網任務卸載方法，其特征在于，包括：

移動用戶節點向霧節點廣播HELLO消息，HELLO消息包括超時時間和待卸載任務的價格指數，周邊霧節點收到消息以后，檢查價格指數θ，如果同意，則測量接收信號強度RSSI，并向移動用戶節點發送ECHO消息；

移動用戶節點接收霧節點回復的ECHO消息，ECHO消息包括接收信號強度、任務調度策略以及報價；

移動用戶節點比較接收ECHO消息的時間和超時時間，建立接收ECHO消息的時間小于超時時間的霧節點集合；

移動用戶節點向所在的域內控制器發送REQ信息，REQ信息包括緊急標志、任務所需CPU周期數、任務數據量、任務截止時間和霧節點集合，域內控制器根據REQ信息進行決策，得到決策結果；

移動用戶節點向決策結果分配的目標霧節點發送任務卸載請求；

所述域內控制器進行決策的方法包括：

Step1：建立霧節點集合S，復制得到新的集合S_i，作為移動用戶節點H_i的任務卸載的目標霧節點集合，H_i表示第i個移動用戶節點；

Step2：對REQ和REPE中的相關參數進行提取并比較，若則將霧節點F_j從S_i中排除，F_j代表第j個霧節點，更新S_i，代表第i個移動用戶節點H_i第k次任務的數據量，代表霧節點F_j的剩余存儲容量，REPE消息包括隊列任務所需CPU周期數、隊列任務所分配的CPU比率、排隊的任務數、預期對下一任務所分配的CPU比率以及霧節點F_j的剩余存儲容量；

Step3：按照公式(1)計算S_i內的霧節點F_j(j＝1,2,…，size(S_i))對任務處理所需的總時間size(S_i)表示S_i的大小；

為第j個霧節點對第i個移動用戶節點H_i的第k次任務處理所需的總時間；

L表示正在排隊的任務數，l表示第l個正在排隊的任務；

表示霧節點F_j隊列中第l個任務Q_l所需要的CPU周期數；

表示第i個移動用戶節點第k次任務所需要的CPU周期數；

表示霧節點F_j對第l個任務所分配的CPU比率；

ε_M表示霧節點F_j預期對下一任務所分配的CPU比率；

表示霧節點F_j的CPU頻率；

代表緊急標志位，若代表需要緊急處理，域內控制器收到后將指派目標霧節點進行任務搶占；若則該任務在目標霧節點需要排隊，按照先到先服務的方式進行任務調度；

其中，E(δ)代表域內控制器進行計算決策所需時間的統計平均值；域內控制器與霧節點及移動用戶節點H_i進行信令交互的時間很短，此處忽略；結果回傳時間很短，此處忽略；是第i個移動用戶節點H_i到霧節點F_j的數據傳輸速率，通過公式(2)計算：

其中，代表霧節點F_j的帶寬，σ²表示背景噪聲功率，取一段時間的平均值，表示除了移動用戶節點H_i以外，同時向霧節點F_j發送數據的其它移動用戶節點對移動用戶節點H_i所造成的干擾，H_ij代表移動用戶節點H_i與霧節點F_j之間的信道增益，按照公式(3)進行計算

其中，α_Mj代表霧節點F_j的小規模衰減系數，d_ij代表移動用戶節點H_i與霧節點F_j之間的距離；β_M代表移動用戶節點H_i的信道衰減指數，d_max代表移動用戶節點H_i的最大通信距離；代表的移動用戶節點H_i的發射功率；是指第k個移動用戶節點H_k的發射功率，其中k≠i；H_kj是指第k個移動用戶節點H_k與第j個霧節點F_j之間的信道增益，其中k≠i；

Step4：比較任務的截止時間與總時間T_j^ik，若則排除霧節點F_j，更新S_i；為移動用戶節點H_i處理第k次任務的截止時間；

Step5：對S_i內的各個霧節點F_j的T_j^ik按由小到大進行排序，并取前N個最大值，得到并記錄對應的霧節點，更新S_i；

Step6：按照公式(4)對集合中的各元素進行歸一化，得到并更新集合

其中，T_j^ik_tmin表示中T_j^ik的最小值，T_j^ik_tmax表示中T_j^ik的最大值；

Step7：計算時間區間T內，S_i中的各個霧節點F_j對移動用戶節點H_i的RSSI的平均值并對其按照大小進行排序，得到集合

Step8：按照公式(5)對中的各元素進行歸一化，得到更新

其中，表示中的最小值，表示中的最大值；

Step9：按照公式(6)對S_i中各節點隊列中的任務進行歸一化

其中，表示的最小值，表示的最大值；

Q_l為第l個任務，為第j個霧節點F_j的隊列中第l個任務Q_l的歸一化值；

Step10：按照公式(7)計算S_i中每個霧節點F_j的適應度函數φ_j

其中，λ表示霧節點F_j提供服務的價格系數；

Step11:按照公式(8)選擇目標霧節點F_t

Step12：更新集合S_i，S_i＝S_i-F_t；

Step13 ：域內控制器得到決策結果。