CN111770148A - 一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法 - Google Patents

一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111770148A
CN111770148A CN202010575760.0A CN202010575760A CN111770148A CN 111770148 A CN111770148 A CN 111770148A CN 202010575760 A CN202010575760 A CN 202010575760A CN 111770148 A CN111770148 A CN 111770148A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy consumption
consensus
fog
model
time delay
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010575760.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111770148B (zh
Inventor
黄晓舸
王永生
刘鑫
陈前斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Qingke Liangu Technology Service Co ltd
Original Assignee
Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University of Post and Telecommunications filed Critical Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority to CN202010575760.0A priority Critical patent/CN111770148B/zh
Publication of CN111770148A publication Critical patent/CN111770148A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111770148B publication Critical patent/CN111770148B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/12—Applying verification of the received information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1095—Replication or mirroring of data, e.g. scheduling or transport for data synchronisation between network nodes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法，属于移动通信技术领域。首先建立一个基于区块链技术的雾计算卸载模型，并对UEs提供两种无线链路卸载方式。在网络中设计一个信誉模型，并针对每一个FS的行为表现更新其信誉值。然后，采用一种基于FSs的信誉值拜占庭容错DBFT共识协议，选取有限个共识节点参与区块验证，以减少系统开销。最后，对执行任务卸载时系统的能耗以及区块验证各个阶段的总时延进行联合优化，以实现网络能耗与时延的最小化。本发明能在保证整个系统安全性的前提下，有效的降低了系统能耗开销和总时延，实现了雾计算网络任务卸载的稳定性和资源分配的有效性。

Description

一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法。
背景技术
随着通信和信息技术的飞速发展，物联网(Internet of Things，IoT)应用已经渗透到了我们日常生活的方方面面。遍布于各个角落的不同类型IoT设备通过多种通信技术，如WiFi，ZigBee，长期演进(LTE)，蓝牙和5G等技术连接到Internet，构建成一个万物互联的复杂网络体系，服务于智能城市，智能家居或创新的电子医疗应用等应用场景。与此同时，IoT设备收集的数据也以指数式的趋势增长。为了更好的满足UEs的QoS需求，通过将计算任务卸载到资源丰富的边缘服务器或网络中的边缘节点，引入了移动边缘计算(MEC)来降低时延。
雾计算(Fog Computing)是一种新型的边缘计算网络架构，可以将计算、通信以及存储等资源分布到靠近用户的设备上，从而实现将云计算拓展到网络边缘。相比于传统的云计算，雾计算具有时延少、能耗低、质量高等优势。用户可以将其全部或者部分IoT设备的计算任务卸载到邻近的Fog服务器上以释放工作负载。但是，由于Fog服务器通常分布在外部，这意味着它们很容易出现故障和入侵。如果有一些Fog服务器受到攻击者的攻击，用户可能会误将其计算任务卸载到附近的由计算机病毒或特洛伊木马程序注入的Fog服务器中，从而引发隐私泄露等问题。因此，保障用户数据的安全性和隐私性问题逐渐成为了新兴移动网络技术所面临的巨大挑战。
为了解决上述问题，区块链被认为是一种最有效的方法。近年来，区块链技术在学术界和行业中得到了广泛的研究。随着对区块链技术的研究不断深入，人们发现其非常适用于雾计算系统。雾计算系统的主要优势在于可以高效地处理大量的数据信息，但是缺乏保障信息的安全性与隐私性的良好机制，而区块链技术恰恰可以弥补这一缺陷。
综上所述，本发明设计了一种基于区块链技术的雾计算卸载模型。在该模型下，用户可以通过调整卸载决策ξm选择D2I或D2D两种不同的无线链路卸载方式。此外，本方案根据卸载模型的应用场景提出了相应的优化算法，旨在保障整个雾计算系统安全性与隐私性的前提下，针对系统能耗与时延进行联合优化，从而实现系统能耗与时延的最佳权衡。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于区块链技术的雾计算卸载模型的优化算法，该方法根据所提供网络场景的特性，联合优化雾计算系统的能耗和区块链系统的共识时延，即对执行任务卸载时系统的能耗以及区块验证各个阶段的总时延进行联合优化，以实现能耗与时延的最佳权衡，该方法包括以下步骤：
S1：基于区块链技术的雾计算卸载模型；
S2：基于共识周期更新的信誉模型；
S3：基于FSs信誉值授权的DBFT共识协议；
S4：基于能耗与时延的联合优化算法；
进一步，在步骤S1中，本方案建立一种基于区块链技术的雾计算卸载模型，其中包含以下网络元素：1)终端设备层，包括智能手机、可穿戴设备、智能车辆等；2)雾服务层，包括雾服务器和各类接入点；3)云服务层，在远端提供中心云计算服务。
雾服务器FSs是部署在基站和终端设备附近的服务器节点，而网络中空闲且具有一定计算能力的个人服务器也可以作为提供服务的节点，因此将二者都视作雾节点。终端设备的拥有者是用户设备UEs，UEs之间拥有各自的社会关系，同时物联网中不同终端的业务类型也有较大差异，这些因素都可能会影响终端对业务处理节点的选择。根据终端设备拥有者的社会关系、业务相似性和设备位置信息将网络内的终端设备划分为多个群组。每个群组包含多个用于提供服务的雾节点，终端设备可以选择D2D和D2I两种无线链路传输方式。同时，终端设备可以在本地注册成为合法节点，以便加入区块链网络查询账单信息。在雾服务层，区域内所有的FSs共同组成一个区块链网络，以传递通信、计算、缓存的相关信息。
进一步，在步骤S2中，本方案提出一种基于共识周期更新的信誉模型。在该模型中，主要针对FSs行为表现进行评估雾服务器的信誉值R。R是介于0和1之间的实数，数字越大，该服务器的可信度越高。对于系统新加入的服务器，其信誉值R初始化为0.5。令Ri(t)表示FS i在第t轮共识中的信誉值，因此下一轮的信誉值Ri(t+1)可以指定如下：
Figure BDA0002550919180000021
其中a,b,c∈{x|0<x<1}。
(1)如果FS i广播的交易信息均是有效的，则在共识完成之后，FS i的信誉值会增加，增加速度可以通过参数a调控。此外，如果FS i的信誉值超过信誉度阈值α，则FS i有可能被选为下一轮共识节点。
(2)如果FS i在本轮共识中成功参与生成新的区块，则FS i的信誉值将增加，其中参数b的值表示该节点这种情况下信誉值的增加速度，可以根据实际要求自行设置。
(3)如果FS i在本轮共识中没有成功参与没有新的区块，即投票无效的情况下，该节点信誉值会降低，其中降低速度由参数c决定。
(4)如果FS i广播的交易存在虚假信息或者FS i作为共识节点时向其他共识节点发送不一致的消息时，则将该节点视为拜占庭节点，其信誉值将直接降低为零。
进一步，在步骤S3中，本方案提出一种基于FS信誉值授权的DBFT共识协议。本方案将一个共识周期T分为3个阶段，即交易收集阶段Ta、区块验证阶段Tb以及数据共享阶段Tc。
1)在Ta阶段，主节点(Primary)收集各个FSs广播的交易信息，并按照时间顺序写入新区块；
2)在Tb阶段，Primary将新区块打包签名(Signature)并广播全网，而副本节点(Replica)Replica对新区块以及包含的交易信息进行验证，验证通过之后，将新区块写入区块链中；
3)在Tc阶段，新区块验证通过之后，各个FSs将相关交易的哈希值和新区块的区块头(Block header)以及任务的执行结果发放给连接的UEs，同时系统将根据各个节点的行为更新其信誉值，并选出下一轮的共识节点。
假设本轮区块链系统的主节点(Primary)为FS i，副本节点(Replica)为FSj和FSj’，其中FS i与FSj以及FSj与FSj’之间的数据传输速率分别表示为Rjj，Rjj’。此外，系统执行一件事务的计算成本为β，生成或验证一个Signature的计算成本为θ，而交易事务和区块的平均大小分别为ω和S，因此可以包含在一个块中的最大事务数是S/ω。由于区块链系统的主要时延在区块验证阶段，因此假设Ttotal近似等于Tb，具体验证步骤如下。
C1：Primary将Ta阶段内生成的新区块以及区块内的交易信息打包成<Pre-Prepare>消息，Signature并广播到区块链网络中。在这个阶段的传输时延
Figure BDA0002550919180000031
和计算时延
Figure BDA0002550919180000032
可表示为
Figure BDA0002550919180000033
其中，
Figure BDA0002550919180000034
表示这一步骤的计算成本，可以表示为
Figure BDA0002550919180000035
C2：Replica收到广播的<Pre-Prepare>消息后，验证Signature，交易的合法性以及区块的相关信息，在验证通过之后，Replica生成Signature并广播<Prepare>消息给其他Replica，此时的计算成本为
Figure BDA0002550919180000041
因此这一步骤的传输时延
Figure BDA0002550919180000042
和计算时延
Figure BDA0002550919180000043
可表示为
Figure BDA0002550919180000044
C3：当Replica收到2/3个来自其他Replica的<Prepare>消息后，验证通过之后，提交<Commit>消息，表示共识基本达成。在这一阶段的计算成本为
Figure BDA0002550919180000045
因此这一步骤的传输时延
Figure BDA0002550919180000046
和计算时延
Figure BDA0002550919180000047
可表示为
Figure BDA0002550919180000048
C4：最后，当节点继续接收到2/3个来自其他节点的<Commit>消息时，共识达成，将新区块写入区块链当中。在这一阶段的计算成本为
Figure BDA0002550919180000049
因此这一步骤的传输时延
Figure BDA00025509191800000410
和计算时延
Figure BDA00025509191800000411
可表示为
Figure BDA00025509191800000412
综上可以得到区块验证时刻下的总时间时延Tb可以表述为
Figure BDA00025509191800000413
进一步，在步骤S4中，本方案针对系统的总开销Etotal和总时延Ttotal进行联合优化，模型如下所示：
Figure BDA00025509191800000414
其中，Tτ表示系统容忍的最大时延。
本发明的有益效果在于：本发明根据卸载模型的应用场景提出了相应的优化算法，旨在保障整个雾计算系统安全性与隐私性的前提下，针对系统能耗与时延进行联合优化，从而实现系统能耗与时延的最佳权衡。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为基于区块链技术的雾计算卸载模型图；
图2为基于区块链技术的雾计算系统结构图；
图3为基于区块链技术的雾网络任务卸载流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
图1所示为基于区块链技术的雾计算卸载模型。在该系统中，设有M个UEs和N个FSs，它们的集合分别表示为M＝{1,...,m,...,M}和N＝{1,...,n,...,N}。为了满足时延需求，UEs的计算任务需要通过无线通信方式卸载到连接的FSs或者同一群组的其他UEs，而FSs之间由光纤有线链路连接。整个过程涉及到两种类型的无线链路:1)从UEs到FSs的数据传输链路；2)UEs之间的D2D链路。
1.通信模型
在本方案中，系统采用频率复用方案，即所有FSs都使用相同的无线电资源，而连接到每个FS中的UEs使用正交频谱进行数据传输。假设系统总带宽为B HZ，连接到一个FS上UEs数量Um∈M，即每个UE可以使用的带宽为B/UmHZ。
基于上述模型，假设数据传输功率P＝{Pmn,Pmm’}和信道增益G＝{Gmn,Gmm’}，其中Pmn和Gmn分别表示UEm到FS n的数据传输功率以及信道增益，Pmm’和Gmm’分别表示UE m到UE m’的传输功率以及信道增益。
因此，UEm到FS n的数据传输速率Rmn(bit/s)可以表示为
Figure BDA0002550919180000061
其中，SNR表示UEm到FS n传输信道的信噪比，σ2表示噪声功率。
UEm到UEm’的数据传输速率Rmm′(bit/s)可以表示为
Figure BDA0002550919180000062
其中SNR’表示UE m到UE m’传输信道的信噪比，σ'2表示噪声功率。
2.计算模型
用ξm∈{0,1}表示卸载模式，即ξm＝0(模式0)表明UE m将计算任务卸载到FS n，而ξm＝1(模式1)表明UE m将计算任务卸载到UE m’。
(1)模式0时延及能耗
①请求时延阶段
在该模式下，UE m选择向连接的FS n请求卸载任务，此阶段的请求时延
Figure BDA0002550919180000063
以及能耗
Figure BDA0002550919180000064
可以表示为
Figure BDA0002550919180000065
其中Sm表示请求卸载数据的大小(bits)。
②执行时延阶段
在本系统中，FSs采用动态电压和频率调节(Dynamic Voltage andFrequencyScaling,DVFS)技术，即FSs可以根据当前计算任务自行调整其计算速度。假设FSs的最大算力为F，因此，FS n处理UE m卸载任务时的CPU频率(周期/秒)fn,m满足限制条件fn,m≤F。由此，FS n的执行时延
Figure BDA0002550919180000071
以及能耗
Figure BDA0002550919180000072
可以表示为
Figure BDA0002550919180000073
其中Cn表示FS n执行1个bit任务时需要的CPU周期，而
Figure BDA0002550919180000074
表示FS n当前的计算功率，可以表示为
Figure BDA0002550919180000075
Kn是FS n的CPU有效电容。
③排队时延阶段
由于每个FS可以连接多个UEs，因此假设FS n的缓冲区内待执行的CPU周期总数，等待时间内的能耗，以及排队时延分别为Qn、
Figure BDA0002550919180000076
和
Figure BDA0002550919180000077
其中排队时延
Figure BDA0002550919180000078
可以表示为
Figure BDA0002550919180000079
这里fn表示FS n针对Qn自动调节的计算频率。
综上可以得到模式0下的总时间时延
Figure BDA00025509191800000710
和总功耗
Figure BDA00025509191800000711
表达式为
Figure BDA00025509191800000712
(2)模式1时延及能耗
①请求时延阶段
在该模式下，UE m选择向附近的UE m’请求卸载任务，此阶段的请求时延
Figure BDA00025509191800000713
以及能耗
Figure BDA00025509191800000714
可以表示为
Figure BDA00025509191800000715
②执行时延阶段
在本系统中，UEs的计算能力固定不变，假设UE m’的最大算力和最大计算功率分别为Fm’和Pm’，因此，UE m’处理UE m卸载任务时的执行时延
Figure BDA00025509191800000716
以及能耗
Figure BDA00025509191800000717
可以表示为
Figure BDA0002550919180000081
其中，C'm'表示UE m’执行1个bit任务时需要的CPU周期。
综上可以得到模式1下的总时间时延T1 total和总功耗
Figure BDA0002550919180000082
可以表示为
Figure BDA0002550919180000083
3.算法优化
综上所示，本方案提出对雾计算能耗Etotal和区块共识时延Ttotal进行联合优化，设给予Etotal和Ttotal的权值γ1和γ2∈[0,1]，优化模型如下：
Figure BDA0002550919180000084
其中Xm,n表示UE m与FS n的关联属性，即C1,C2表示UE m必须且仅能和一个FS相关联；C3表示UE m卸载方式选择；C4,C5表示雾计算的总能耗Etotal满足系统能耗限制；C6表示区块验证的总时延Ttotal满足系统时延限制；C7表示FS n当前的计算频率fn不能超过系统分配的总算力F；C8表示FS n缓冲区内的缓存总数Qn不能超过系统分配的缓存内存。
4.系统流程
图2所示为基于区块链技术的雾计算系统结构图。在本方案中，FSs分别是通过调用RPC接口将区块信息发布全网，而UEs则是通过系统外置的API服务器来查看区块链中的交易信息。
图3所示为基于区块链技术的雾网络任务卸载流程图，具体步骤如下：
步骤301：算法初始化；
步骤302：用户UE i在本地LBS注册成为合法节点，获得合法证书CFi，其中包括公私秘钥对<PLi,PVi>、身份地址IDi以及用于实现资源货币交易的钱包地址{WAli}；
步骤303：新获得CF的节点向身份验证服务器发送入网请求Reqnetwork；
步骤304：身份验证服务器验证新入网的节点信息，验证通过则接入网络，否则，拒绝入网；
步骤305：UE i成功接入网络之后,选择D2I无线链路传输方式或者D2D无线链路传输方式；
步骤306：选择D2I无线链路传输方式；
步骤307：选择群组内合适的雾服务器FS n，发送包含Signature等信息的卸载请求Request；
步骤308：FS n验证Signature以及交易，验证通过则执行卸载任务Is，并保存在交易池中，否则删除交易信息；
步骤309：验证通过，FS n将交易信息保存在交易池中；
步骤310：FS n将交易信息在区块链网络中广播；
步骤311：在时间周期Ta结束后，将周期Ta内的全部交易打包，并调用RPC接口，连同待选区块的Block header等信息广播全网，开始共识过程；
步骤312：Replica接收到发出的区块消息后，开始验证的Signature，区块以及包含交易的有效性，验证通过则提交<Commit>消息，即进入卸载任务的执行阶段，否则重新开始共识；
步骤313：验证通过之后，将新区块添加到区块链中；
步骤314：共识过程结束，系统将根据各个节点的行为表现更新其信誉值并随机选出下一轮共识节点；
步骤315：FS n开始执行卸载任务Is；
步骤316：执行结束之后，FS n将任务执行结果以及交易的Hash值以及相关的Blockheade
回馈UE i；
步骤317：选择D2D无线链路传输方式；
步骤318：UE i发送包含Signature等信息的卸载请求到群组网络，等待合适的UEm响应请求；
步骤319：UE m首先验证UE i的Signature以及交易，验证通过则暂时存储交易信息，否则删除其交易信息；
步骤320：UE m将交易信息打包处理并签名；
步骤321：UE m将带有交易信息的压缩包发给其连接的FS n’；
步骤322：FS n’将交易信息保存在交易池中；
步骤323：FS n’将交易信息在区块链网络中广播；
步骤324：同步骤311；
步骤325：同步骤312；
步骤326：同步骤313；
步骤327：同步骤314；
步骤328：UE m开始执行卸载任务Is；
步骤329：执行完成之后，UE m将任务执行结果以及交易的Hash值以及相关的Block header等信息回馈给UE i；
步骤330：UE i可以根据FS n或UE m提供的Block header等信息通过API Server查看自己的交易是否被写入区块；
步骤331：算法结束。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法，其特征在于：该方法根据提供的网络场景的特性，联合优化雾计算系统的能耗和区块链系统的共识时延，即对执行任务卸载时系统的能耗以及区块验证各个阶段的总时延进行联合优化，以实现网络能耗与时延的最小化，该方法包括以下步骤：
S1：基于区块链技术的雾计算卸载模型；
S2：基于共识周期更新的信誉模型；
S3：基于FS信誉值授权的DBFT共识协议；
S4：基于能耗与时延的联合优化算法。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法，其特征在于：在所述步骤S1中，建立一个网络卸载模型，由终端设备层Device Layer、雾服务层FogLayer和云服务层Cloud Layer组成；
Device Layer包括UEs，用M＝{1,...m,...,M}表示；
Fog Layer包括FSs和各类接入点，用N＝{1,...n,...,N}表；
基于该网络模型下的卸载决策ξm∈{0,1}，若ξm＝0，即模式0，则表明UE选择D2I卸载模式；
将计算任务卸载到FSs；若ξm＝1，即模式1，则表明UE选择D2D卸载模式，表明UE将计算任务卸载到邻近的UEs。
3.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法，其特征在于：在所述步骤S2中，资源提供方FS或UE m’将卸载的交易信息上传到区块链网络，由共识节点进行验证以达成共识；每一轮共识结束，系统根据各个FS的行为表现更新其信誉值。
4.根据权利要求3所述的一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法，其特征在于：在所述步骤S3中，首先设定信誉度阈值α和共识节点数量Z，其次筛选出信誉值大于阈值α的FSs，然后在筛选的FSs集群中随机选出1个主节点Primary和Z-1个副本节点Replica负责区块的生成和验证；最后，在共识过程中采用基于节点信誉值的授权拜占庭容错DBFT的共识协议；共识阶段分为交易收集阶段Ta、区块验证阶段Tb以及数据共享阶段Tc，其中Tb阶段包括预准备、准备、提交、写入4个步骤，每个步骤都存在传输时延Ttr和计算时延Tc。
5.根据权利要求1所述的一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法，其特征在于：在所述步骤S4中，针对雾计算阶段的能耗Etotal和区块共识阶段的时延Ttotal进行联合优化，以实现Etotal和Ttotal的最佳权衡；
雾计算阶段的能耗Etotal分为D2I卸载模式和D2D卸载模式的两种能耗；当UE m采用D2I卸载模式，将任务卸载到FSn，该阶段的主要能耗由请求阶段能耗
Figure FDA0002550919170000021
执行阶段能耗
Figure FDA0002550919170000022
以及排队阶段能耗
Figure FDA0002550919170000023
组成；反之，当UE m采用D2D卸载模式，将任务卸载到UE m’；
UE m’计算能力有限，同一阶段内只能处理一项任务，能耗由请求阶段能耗
Figure FDA0002550919170000024
和执行阶段能耗
Figure FDA0002550919170000025
组；；区块共识阶段的时延Ttotal由Ta、Tb以及Tc 3个阶段的总时延构成。
6.根据权利要求5所述的一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法，其特征在于：给予所述雾计算阶段的能耗Etotal和区块共识阶段的时延Ttotal不同的权重因子γ1和γ2，并规定其取值范围γ1,γ2∈[0,1]；在匹配过程中，通过选取合适的γ1和γ2，以使系统总开销最小化。
CN202010575760.0A 2020-06-22 2020-06-22 一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法 Active CN111770148B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010575760.0A CN111770148B (zh) 2020-06-22 2020-06-22 一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010575760.0A CN111770148B (zh) 2020-06-22 2020-06-22 一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111770148A true CN111770148A (zh) 2020-10-13
CN111770148B CN111770148B (zh) 2022-04-29

Family

ID=72721637

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010575760.0A Active CN111770148B (zh) 2020-06-22 2020-06-22 一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111770148B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112788527A (zh) * 2021-01-07 2021-05-11 厦门大学 基于区块链技术的水声协作网络多移动设备身份验证方法
CN113242553A (zh) * 2021-06-22 2021-08-10 重庆邮电大学 一种基于区块链分片的恶意节点检测方法
CN113327422A (zh) * 2021-06-04 2021-08-31 上海和数软件有限公司 一种基于区块链的智能交通调控方法及系统
CN113365229A (zh) * 2021-05-28 2021-09-07 电子科技大学 一种多联盟链共识算法的网络时延优化方法
CN114661378A (zh) * 2022-03-31 2022-06-24 华南理工大学 一种基于加密计算区块链的元宇宙多维算力卸载方案

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109767199A (zh) * 2018-12-10 2019-05-17 西安电子科技大学 基于信誉的pbft共识系统及方法、区块链数据处理系统
CN110262845A (zh) * 2019-04-30 2019-09-20 北京邮电大学 区块链使能的分布式计算任务卸载方法及系统
US20190349261A1 (en) * 2016-12-30 2019-11-14 Intel Corporation Object Identification For Groups Of IoT Devices
WO2020044353A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-05 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) System and method for collaborative task offloading automation in smart containers
CN111010434A (zh) * 2019-12-11 2020-04-14 重庆工程职业技术学院 一种基于网络时延和资源管理的优化任务卸载方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190349261A1 (en) * 2016-12-30 2019-11-14 Intel Corporation Object Identification For Groups Of IoT Devices
WO2020044353A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-05 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) System and method for collaborative task offloading automation in smart containers
CN109767199A (zh) * 2018-12-10 2019-05-17 西安电子科技大学 基于信誉的pbft共识系统及方法、区块链数据处理系统
CN110262845A (zh) * 2019-04-30 2019-09-20 北京邮电大学 区块链使能的分布式计算任务卸载方法及系统
CN111010434A (zh) * 2019-12-11 2020-04-14 重庆工程职业技术学院 一种基于网络时延和资源管理的优化任务卸载方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIAOGE HUANG等: ""Energy-Efficient Resource Allocation in Fog Computing Networks With the Candidate Mechanism"", 《IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL》 *
XIAOGE HUANG等: ""Joint Task Offloading and QoS-Aware Resource Allocation in Fog-Enabled Internet-of-Things Networks"", 《IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL》 *
惠宁等: ""未来车辆雾计算网络"", 《电信科学》 *
黄晓舸等: ""基于MEC的任务卸载和资源分配联合优化方案"", 《系统工程与电子技术》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112788527A (zh) * 2021-01-07 2021-05-11 厦门大学 基于区块链技术的水声协作网络多移动设备身份验证方法
CN112788527B (zh) * 2021-01-07 2021-09-21 厦门大学 基于区块链技术的水声协作网络多移动设备身份验证方法
CN113365229A (zh) * 2021-05-28 2021-09-07 电子科技大学 一种多联盟链共识算法的网络时延优化方法
CN113365229B (zh) * 2021-05-28 2022-03-25 电子科技大学 一种多联盟链共识算法的网络时延优化方法
CN113327422A (zh) * 2021-06-04 2021-08-31 上海和数软件有限公司 一种基于区块链的智能交通调控方法及系统
CN113242553A (zh) * 2021-06-22 2021-08-10 重庆邮电大学 一种基于区块链分片的恶意节点检测方法
CN113242553B (zh) * 2021-06-22 2022-05-20 重庆邮电大学 一种基于区块链分片的恶意节点检测方法
CN114661378A (zh) * 2022-03-31 2022-06-24 华南理工大学 一种基于加密计算区块链的元宇宙多维算力卸载方案

Also Published As

Publication number Publication date
CN111770148B (zh) 2022-04-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111770148B (zh) 一种基于区块链技术的雾计算卸载模型优化方法
WO2022121097A1 (zh) 一种移动用户计算任务的卸载方法
Hao et al. Energy efficient task caching and offloading for mobile edge computing
Chen et al. Edge-CoCaCo: Toward joint optimization of computation, caching, and communication on edge cloud
CN107317700B (zh) 车载边缘计算节点选择系统及方法
CN107766135B (zh) 移动朵云中基于粒子群和模拟退火优化的任务分配方法
CN111010684B (zh) 一种基于mec缓存服务的车联网资源分配方法
Zheng et al. Blockchain-based secure computation offloading in vehicular networks
CN112637822B (zh) 一种基于区块链的蜂窝网络安全交易平台
CN111800495A (zh) 一种车辆雾计算中的任务卸载系统和方法
Zhao et al. Task proactive caching based computation offloading and resource allocation in mobile-edge computing systems
Li et al. Cloud–edge collaborative resource allocation for blockchain-enabled Internet of Things: A collective reinforcement learning approach
CN115297171B (zh) 一种蜂窝车联网分级决策的边缘计算卸载方法及系统
CN112600895A (zh) 移动边缘计算的服务调度方法、系统、终端以及存储介质
CN112737770A (zh) 基于puf的网络双向认证和密钥协商方法及装置
Yao et al. Energy efficient cooperative edge computing with multi-source multi-relay devices
Chen et al. DDPG-based computation offloading and service caching in mobile edge computing
CN113242553B (zh) 一种基于区块链分片的恶意节点检测方法
CN111866181B (zh) 一种基于区块链的雾网络中任务卸载优化方法
Cui et al. A many-objective optimized sharding scheme for blockchain performance improvement in end-edge enabled internet of things
Yang et al. Resource management for energy-efficient and blockchain-enabled industrial IoT: A DRL approach
Qi et al. Research on an intelligent computing offloading model for the internet of vehicles based on blockchain
Bai et al. Collaborative task processing in vehicular edge computing networks
Chen et al. Fog-enabled cooperative offloading for intermittently connected vehicular networks
Huang et al. Decentralized asynchronous coded caching in Fog-RAN

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231029

Address after: Room 101, 4th Floor, Building A3, Innovation Plaza, Gulou District, Nanjing City, Jiangsu Province, 210009

Patentee after: Nanjing Qingke liangu Technology Service Co.,Ltd.

Address before: 400065 Chongqing Nan'an District huangjuezhen pass Chongwen Road No. 2

Patentee before: CHONGQING University OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS