一种移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法技术

一种移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法，涉及移动物联网移动边缘计算领域，为了实现在时间的约束下将能耗的加权总和最小化，使任务卸载能耗较低。建立通信模型；资源分配策略，量化本地计算和卸载计算的开销；压缩策略，采用JPEG算法对卸载计算时传输的用户数据进行压缩以减少能源消耗；安全策略；优化策略；构建一个考虑将资源分配、压缩和安全性的集成模型，将该模型表述为整数非线性问题，该问题的目标是在时间约束下使能量的加权总和最小化，获得任务卸载决策和任务压缩决策的最优解。减轻移动物联网的网络资源限制，在计算任务卸载的同时，兼顾考虑资源分配，传输数据压缩和安全性，实现在时间的约束下能耗的加权总和最小化。

An efficient and secure multi-user and multi task unloading method in mobile Internet of things

【技术实现步骤摘要】
一种移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法
本专利技术涉及一种多用户多任务卸载方法，涉及移动物联网移动边缘计算领域。
技术介绍
移动物联网已越来越多地集成到各种系统中，存在于各个领域，例如教育，商业，游戏，安全性和医疗保健。这些应用中的许多都要求高数据速率和呈指数级增长的计算能力，单一的嵌入式移动物联网设备已经不足以支撑这些应用。此外，移动物联网设备电池容量有限，能耗问题进一步限制了此类资源需求型应用程序在互联网上的执行。移动边缘计算(MEC)是一种应用于资源高度需求的移动物联网应用程序的新工具。在MEC中，服务器位于移动网络的边缘，它们为网络中的移动设备提供存储和处理功能。例如，对于一个移动物联网设备，它可以将计算密集型任务迁移到附近的MEC服务器上计算，只需要得到计算结果，过程交由MEC服务器处理，这种模式可以减少移动设备的能耗，弥补移动设备计算能力不足的缺点。文献号为CN109547555A的现有技术公开了一种基于公平性准则的非平衡边缘云网络接入与资源分配机制，属于移动云计算与移动边缘计算领域，通过循环算法，在每一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法，其特征在于，所述方法的实现过程为：/n步骤一、建立通信模型；/n步骤二、资源分配策略：量化本地计算和卸载计算的开销，所述开销包括时间开销和能量开销；/n步骤三、压缩策略：采用JPEG算法对卸载计算时传输的用户数据进行压缩以减少能源消耗，量化压缩过程中的开销与传输过程中的收益，所述开销包括时间开销和能量开销；所述收益包括时间收益和能量收益；/n步骤四、安全策略：引入安全层对卸载计算时传输的用户数据进行加密，量化加密过程中的开销；所述开销包括时间开销和能量开销；/n步骤五、优化策略：构建一个考虑将资源分配、压缩和安全性的集成模型，将该模型表述...

【技术特征摘要】
1.一种移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法，其特征在于，所述方法的实现过程为：
步骤一、建立通信模型；
步骤二、资源分配策略：量化本地计算和卸载计算的开销，所述开销包括时间开销和能量开销；
步骤三、压缩策略：采用JPEG算法对卸载计算时传输的用户数据进行压缩以减少能源消耗，量化压缩过程中的开销与传输过程中的收益，所述开销包括时间开销和能量开销；所述收益包括时间收益和能量收益；
步骤四、安全策略：引入安全层对卸载计算时传输的用户数据进行加密，量化加密过程中的开销；所述开销包括时间开销和能量开销；
步骤五、优化策略：构建一个考虑将资源分配、压缩和安全性的集成模型，将该模型表述为整数非线性问题，该问题的目标是在时间约束下使能量的加权总和最小化；此问题被认为是NP-C问题，使用线性化和松弛方法将问题转化为凸问题，最后获得任务卸载决策和任务压缩决策的最优解。


2.根据权利要求1所述的移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法，其特征在于：所述通信模型为：
定义S＝{1，2，...，N}作为移动设备用户的集合，对于其中的每一个用户Si，假设Si需要完成的任务集合为M＝{1，2，...，K}，令ai，j∈{0，1}表示移动设备i的任务j的卸载策略；具体而言，当ai，j＝0时，表示将在本地执行移动设备i的任务j；当ai，j＝1时，表示移动设备i的任务j将通无线信道卸载到MEC服务器上执行；每个移动设备用户i的上行链路数据速率可表示为：



无线信道的带宽限制为：



符号意义如表1所示，包含下文中出现的符号，
表1符号描述








3.根据权利要求2所述的移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法，其特征在于：所述资源分配策略为：
每个移动设备用户i都有一组计算任务M，这些任务在移动设备上本地执行或通过MEC服务器通过无线信道卸载其输入数据来远程执行；将ui，j定义为移动设备用户i请求计算任务j，对于每个计算任务j使用{ci，j，bi，j}定义，ci，j表示移动设备i完成计算任务j需要的CPU周期数，bi，j表示计算任务j卸载到MEC服务器上的总数据大小；
1)本地计算
移动设备i在本地执行计算任务j的总时间可以计算为：



其中fim表示移动设备i的计算能力(每秒的CPU周期数)，能耗可以计算为：



其中γi是一个系数，表示每个CPU周期消耗的能量，可以通过测量获得；
2)边缘服务器计算
在MEC中，移动设备用户i将决定是否通过无线信道将计算任务j卸载到边缘服务器；在卸载情况下，任务执行时间由移动设备用户卸载计算任务(即任务传输)所消耗的时间和边缘服务器执行任务的时间组成；卸载过程的能量消耗仅通过将任务数据卸载MEC服务器的通信成本来计算；总执行时间和总能耗可表示为：






其中fis表示分配给设备i的边缘服务器的计算能力，每秒的CPU周期数。


4.根据权利要求3所述的移动物联网中的高效、安全的多用户多任务卸载方法，其特征在于：所述压缩策略为：
使用JPEG算法，在将移动任务的数据卸载到MEC服务器之前对其进行压缩，以减小通信带宽的需求；令yi...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟哲，魏博文，方滨兴，何慧，王德胜，余翔湛，张玥，周勇林，李志刚，朱勇，崔丽杰，张羽，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23