【技术实现步骤摘要】
MEC系统安全卸载方法、设备及MEC系统
[0001]本申请属于移动边缘计算
，尤其涉及一种MEC系统安全卸载方法、设备及MEC系统。
技术介绍
[0002]移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)被认为是下一代无线通信网络和物联网中很有前景的一项技术，然而由于无线传输的广播特性，用户通过无线信道向MEC系统中的服务器卸载计算任务时很容易被恶意的窃听者攻击，导致信息泄露问题。
[0003]现有技术中，通常采用基站波束赋形，NOMA协作干扰技术，帮助MEC系统中的用户终端实现隐私安全卸载，但其无法满足安全需求，安全性低。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种MEC系统安全卸载方法、设备及MEC系统，旨在解决MEC系统安全性低的问题。
[0005]本专利技术实施例的第一方面提供了一种MEC系统安全卸载方法，所述MEC系统中部署有智能反射表面IRS，包括：
[0006]建立用户终端在总卸载时间内的本地能耗模型和卸载能耗模型；
[00...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种MEC系统安全卸载方法，其特征在于，所述MEC系统中部署有智能反射表面IRS，所述方法包括：建立用户终端在总卸载时间内的本地能耗模型和卸载能耗模型；根据所述本地能耗模型和卸载能耗模型，确定安全能耗目标函数和约束条件；获取设定的基站的通信参数、用户终端的运算能力参数以及总卸载时间作为输入参数；以所述安全能耗目标函数的函数值最小为优化目标，根据优化算法、所述输入参数和所述约束条件进行优化，得到输出参数的目标值；所述输出参数的目标值用于对所述MEC系统进行安全卸载；其中，所述输出参数包括IRS的反射相位、基站BS的接收波束赋形向量、人工噪声AN向量、用户终端的发射功率、本地计算任务量。2.根据权利要求1所述的MEC系统安全卸载方法，其特征在于，所述优化算法包括第一算法和第二算法；所述以所述安全能耗目标函数的函数值最小为优化目标，根据优化算法、所述输入参数和所述约束条件进行优化，得到输出参数的目标值，包括：S1：根据所述约束条件、所述第一算法、发射功率的初始值、本地任务计算量的初始值，对所述反射相位、所述接收波束赋形向量、所述AN向量进行优化，得到更新的反射相位、更新的接收波束赋形向量、更新的AN向量；S2：根据更新的反射相位、更新的接收波束赋形向量、更新的AN向量以及第二算法，对所述发射功率、所述本地任务计算量进行优化，得到更新的发射功率、更新的本地任务计算量；S3：根据所述安全能耗目标函数判断更新的参数值是否满足预设条件；若不满足预设条件，则跳转至S1，对更新的参数值进行迭代；若满足预设条件，则将更新的参数值作为所述目标值，其中，更新的参数值包括更新的反射相位、更新的接收波束赋形向量、更新的AN向量、更新的发射功率、更新的本地任务计算量。3.根据权利要求2所述的MEC系统安全卸载方法，其特征在于，所述第一算法包括半定规划算法和半定松弛算法；所述S1包括：根据发射功率的初始值、本地任务计算量的初始值、反射相位的初始值、AN向量的初始值，将所述安全能耗目标函数的转换为第一凹函数；根据半定松弛算法对约束条件进行处理，得到凸约束条件；根据所述凸约束条件、所述半定规划算法对所述第一凹函数进行求解，再通过特征值分解算法或者高斯随机算法对得到的解进行处理，确定更新的接收波束赋形向量；根据更新的接收波束赋形向量、发射功率的初始值、本地任务计算量的初始值、反射相位的初始值，将所述安全能耗目标函数的转换为第二凹函数；根据所述约束条件、所述半定规划算法对所述第二凹函数进行求解，得到更新的AN向量；根据更新的接收波束赋形向量、更新的AN向量、发射功率的初始值、本地任务计算量的初始值，将所述安全能耗目标函数的转换为第三凹函数；根据所述凸约束条件、所述半定规划算法对所述第三凹函数进行求解，再通过特征值分解算法或者高斯随机算法对得到的解进行处理，得到更新的反射相位。
4.根据权利要求3所述的MEC系统安全卸载方法，其特征在于，所述第二算法为Dinkelbach算法；所述S2包括：根据所述约束条件、更新的反射相位、更新的接收波束赋形向量、更新的AN向量、本地任务计算量的初始值、第一预设参数以及Dinkelbach算法，确定更新的发射功率；根据所述约束条件、更新的反射相位、更新的接收波束赋形向量、更新的AN向量、更新的发射功率，确定更新的本地任务计算量。5.根据权利要求2所述的MEC系统安全卸载方法，其特征在于，判断所述输出参数的值是否满足预设条件，包括：在每一次迭代后...
【专利技术属性】
技术研发人员：李保罡，武文静，项洪印，侯思祖，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：
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