CN112839079A - 基于区块链和软件定义网络的体域网任务卸载方法及装置 - Google Patents

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CN112839079A CN202011621521.0A CN202011621521A CN112839079A CN 112839079 A CN112839079 A CN 112839079A CN 202011621521 A CN202011621521 A CN 202011621521A CN 112839079 A CN112839079 A CN 112839079A
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Abstract

本发明公开了体域网任务卸载方法，包括：向雾节点广播HELLO消息，HELLO消息包括超时时间和待卸载任务的价格指数；接收雾节点回复的ECHO消息，ECHO消息包括接收信号强度、任务调度策略以及报价；比较接收ECHO消息的时间和超时时间，建立接收ECHO消息的时间小于超时时间的雾节点集合；向所在的域内控制器发送REQ信息，REQ信息包括紧急标志、任务所需CPU周期数、任务数据量、任务截止时间和雾节点集合，域内控制器根据REQ信息进行决策，得到决策结果；向决策结果分配的目标雾节点发送任务卸载请求。本发明将雾计算引入体域网，使得体域网所收集的人体生理参数能够实时、可靠的传输和处理。

Description

基于区块链和软件定义网络的体域网任务卸载方法及装置
技术领域
本发明涉及体域网相关技术领域。更具体地说，本发明涉及一种基于区块链和软件定义网络的体域网任务卸载方法及装置。
背景技术
作为一种特殊类型的无线传感器网络，体域网在智慧医疗领域获得了社会各界的广泛关注。体域网一般由部署在体内、体表或体表附近的传感器构成，通过这些传感器获取人体的体温、血压、脑电图、心电图等各项生理参数。传统智慧医疗系统，这些生理参数一般通过体域网网关设备HUB(典型设备手机)进行收集，然后发送到远端云进行任务处理、数据挖掘及分析，从而为用户提供人体健康数据的全面监测和分析。然而，由于远端云的地理位置较远，同时由于internet连接的质量不保证，如果网络拥塞，会导致较大的通信时延，这对于时延敏感的人体生理健康参数的传输带来很大的挑战，尤其是当病人情况比较危急，紧急数据不能快速传输和处理，从而影响医生快速进行疾病诊断决策，这势必对病人的身体健康和安全带来极大影响，严重的时候甚至危及病人的生命。因此，必须设计新的技术方案解决上述技术问题。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种体域网任务卸载方法及装置，将雾计算引入体域网，使得体域网所收集的人体生理参数能够实时、可靠的传输和处理。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，根据本发明的一个方面，提供了体域网任务卸载方法，包括：
向雾节点广播HELLO消息，HELLO消息包括超时时间和待卸载任务的价格指数；
接收雾节点回复的ECHO消息，ECHO消息包括接收信号强度、任务调度策略以及报价；
比较接收ECHO消息的时间和超时时间，建立接收ECHO消息的时间小于超时时间的雾节点集合；
向所在的域内控制器发送REQ信息，REQ信息包括紧急标志、任务所需CPU周期数、任务数据量、任务截止时间和雾节点集合，域内控制器根据REQ信息进行决策，得到决策结果；
向决策结果分配的目标雾节点发送任务卸载请求。
进一步地，所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，还包括：
将决策结果在由域内控制器组成的顶层控制链中广播，其它的域内控制器对决策结果进行共识，达成共识后，将决策结果保存在顶层控制链内。
进一步地，所述的体域网任务卸载方法，还包括：
根据目标雾节点生成智能合约，并向目标雾节点发送交易请求，目标雾节点对交易请求进行验证，若合法真实，则加上签名，并向域内雾节点组成的底层数据链中广播，其它的域内雾节点对交易请求进行共识，达成共识后，将智能合约保存至底层数据链，智能合约内包括待卸载任务、目标雾节点信息以及账户信息。
进一步地，所述的体域网任务卸载方法，还包括：
若达成交易条件，智能合约自动执行，目标雾节点对待卸载任务进行处理。
进一步地，所述的体域网任务卸载方法，还包括：
控制器初始化雾节点资源信息库DBSE，建立网关节点资源信息库DBSH；
控制器周期性向网关节点和雾节点发送COMM信息，雾节点回复REPE消息，网关节点回复REPH消息，REPE消息包括队列任务所需CPU周期数、队列任务所分配的CPU比率、排队的任务数、预期对下一任务所分配的CPU比率以及剩余存储容量，REPH消息包括位置信息，控制器根据REPE消息和REPH消息更新雾节点资源信息库DBSE和网关节点资源信息库DBSH；
域内控制器根据REQ信息、资源信息库DBSE以及网关节点资源信息库DBSH进行决策。
进一步地，所述的体域网任务卸载方法，所述域内控制器进行决策的方法包括：
建立任务卸载的雾节点集合；
排除计算资源不足的雾节点，更新雾节点集合；
计算雾节点集合内各雾节点对待卸载任务进行处理的总时间，比较任务截止时间和总时间，排除任务截止时间小于总时间的雾节点，更新雾节点集合；
从雾节点集合中各雾节点的总时间由小至大排序，选取前N个雾节点，更新雾节点集合；
计算时间区间T内，雾节点集合中各雾节点的接收信号强度的平均值，根据总时间、接收信号强度的平均值、雾节点集合以及各雾节点的队列任务，计算每个雾节点的适应度函数，根据适应度函数选择目标雾节点。
进一步地，所述的体域网任务卸载方法，任务调度策略包括紧急调度策略和非紧急调度策略；在紧急调度策略下，可抢占服务；在非紧急调度策略下，按照先到先服务原则进行排队。
进一步地，所述的体域网任务卸载方法，接收ECHO消息的时间小于超时时间的雾节点，检查任务调度策略和报价，若接收，则加入雾节点集合，雾节点集合包括各雾节点的标识及对应的接收信号强度。
进一步地，所述的体域网任务卸载方法，控制器收到REQ消息后，判断发送REQ消息的网关节点是否在黑名单内，如果是，则结束；否则，对REQ消息进行登记，提取并记录雾节点集合；
控制器向雾节点集合内各雾节点发送QUE消息，各雾节点收到QUE消息后回复REPE消息。
根据本发明的另一个方面，体域网任务卸载装置，包括：
处理器；
存储器，其存储有可执行指令；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令，以执行所述的体域网任务卸载方法。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明将雾计算引入到传统智慧医疗系统的体域网，雾节点由于具有充足的计算资源及存储资源，可以解决医疗数据的本地存储及快速处理，满足时延敏感的体域网应用场景。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明的框架图；
图2为本发明控制器的框架图；
图3为本发明的信令交互示意图，其中，H指网关节点，FOG指雾节点，C指控制器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不排除一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
如图1～3所示，本申请的实施例提供了体域网任务卸载方法，包括：S1、向雾节点广播HELLO消息，HELLO消息包括超时时间和待卸载任务的价格指数；S2、接收雾节点回复的ECHO消息，ECHO消息包括接收信号强度、任务调度策略以及报价；S3、比较接收ECHO消息的时间和超时时间，建立接收ECHO消息的时间小于超时时间的雾节点集合；S4、向所在的域内控制器发送REQ信息，REQ信息包括紧急标志、任务所需CPU周期数、任务数据量、任务截止时间和雾节点集合，域内控制器根据REQ信息进行决策，得到决策结果；S5、向决策结果分配的目标雾节点发送任务卸载请求。
在上述实施例中，优选地，病人i的体域网网关节点Hi收集了一定的数据以后，按照一定的算法将其处理成可卸载任务；Hi向雾节点广播HELLO消息，格式为HELLO(Hi，To，HUB的为雾节点提供的卸载服务提供的价格指数θ)，To代表超时时间；周边雾节点收到消息以后，检查价格指数θ，如果同意，则测量接收信号强度RSSI，并向Hi发送ECHO消息，格式为ECHO(Ej,RSSIji，Πj,Ωj)。其中，Πj为雾节点所提供的任务调度策略(紧急ei＝1时，可以进行抢占优先调度；不紧急ei＝0时，则按照先到先服务FCFS的原则进行排队)，Ωj为雾节点愿意接收的价格；Hi收到ECHO消息以后,首先比较其接收时间与To的关系，如果消息接收时间大于To，则直接排除相应的雾节点；Hi向自己所在的域内SDN控制器C发送请求消息REQ,请求控制器分配任务卸载目标节点雾，以对任务进行卸载。Hi发送的第k个REQ消息表示为
Figure BDA0002874075780000041
其中，
Figure BDA0002874075780000042
代表紧急标志位，若
Figure BDA0002874075780000051
代表需要紧急处理，控制器收到后将指派目标雾节点进行任务抢占；若
Figure BDA0002874075780000052
则该任务在目标雾需要排队，按照先到先服务(FCFS)的方式进行任务调度。
Figure BDA0002874075780000053
代表执行任务所需要的CPU周期数，
Figure BDA0002874075780000054
代表卸载任务的数据量，
Figure BDA0002874075780000055
表示任务截止时间；同时，为了降低系统时延，在REQ消息后面捎带(piggyback)之前记录的满足条件的雾节点Ej及其对应的RSSIji所构成的集合Sp＝{(Ej,RSSIji)}；控制器C收到REQ消息后，首先判断Hi是否在黑名单内，如果是，则结束；否则，C对REQ消息进行登记，提取并记录St；域内控制器根据REQ信息进行决策，得到决策结果，网关节点向决策结果分配的目标雾节点发送任务卸载请求，目标雾节点则处理待卸载任务。本发明将雾计算引入到基于体域网的智慧医疗系统中，雾节点(fog node)节点由于具有充足的计算资源及存储资源，可以解决医疗数据的本地存储及快速处理，满足时延敏感的体域网应用场景。
在另一些实施例中，其特征在于，还包括：将决策结果在由域内控制器组成的顶层控制链中广播，其它的域内控制器对决策结果进行共识，达成共识后，将决策结果保存在顶层控制链内。控制器C进行计算并决策，得到结果Rd，并根据计算结果生成智能合约
Figure BDA0002874075780000056
(包含流表信息，流表中包括Hi，Ft的身份)。将
Figure BDA0002874075780000057
在区块链顶层控制链(由不同的域控制器Ci构成)中进行广播，达成共识以后，智能合约自动执行，流表自动下发给Ft节点及Hi节点；同时，智能合约
Figure BDA0002874075780000058
被保存在顶层控制链中。
在另一些实施例中，还包括：根据目标雾节点生成智能合约，并向目标雾节点发送交易请求，目标雾节点对交易请求进行验证，若合法真实，则加上签名，并向域内雾节点组成的底层数据链中广播，其它的域内雾节点对交易请求进行共识，达成共识后，将智能合约保存至底层数据链，智能合约内包括待卸载任务、目标雾节点信息以及账户信息。Hub节点Hi根据得到的目标Ft，生成智能合约，智能合约的内容包括任务卸载请求所打包的任务Do、
Figure BDA0002874075780000059
Ft、账户信息)，然后向目标节点发送任务卸载(交易)请求；目标节点对交易进行验证，如果合法真实，则加上自己的签名，并向其它雾节点广播交易，否则丢弃；域内的其它雾节点收到请求后，对交易进行验证，如果合法，则放入自己的交易池中；域内雾节点进行共识，当共识达成以后，智能合约被保存到新的区块中。可见，本实施例同时由于系统中引入了SDN控制器，所以针对SDN控制器的欺诈及恶意行为，设计两层区块链，底层数据链用于进行任务卸载信息的安全存储，顶层控制链用于进行SDN控制器决策信息及域间公用控制信息的安全存储。
在另一些实施例中，还包括：若达成交易条件，智能合约自动执行，目标雾节点对待卸载任务进行处理，即当交易条件达成以后(付费到账)，智能合约自动执行。
在另一些实施例中，还包括：控制器初始化雾节点资源信息库DBSE，建立网关节点资源信息库DBSH；控制器周期性向网关节点和雾节点发送COMM信息，雾节点回复REPE消息，网关节点回复REPH消息，REPE消息包括队列任务所需CPU周期数、队列任务所分配的CPU比率、排队的任务数、预期对下一任务所分配的CPU比率以及剩余存储容量，REPH消息包括位置信息，控制器根据REPE消息和REPH消息更新雾节点资源信息库DBSE和网关节点资源信息库DBSH；域内控制器根据REQ信息、资源信息库DBSE以及网关节点资源信息库DBSH进行决策。
具体地，控制器C通过问询应答方式初始化雾计算节点E资源信息库DBSE：
Figure BDA0002874075780000061
建立移动节点H的资源信息库DBSH：
Figure BDA0002874075780000062
其中，
Figure BDA0002874075780000063
代表Ej节点的带宽，
Figure BDA0002874075780000064
代表Ej节点的计算能力(CPU周期数/秒)，
Figure BDA0002874075780000065
代表Ej的发射功率，
Figure BDA0002874075780000066
代表Ej的接收功率，
Figure BDA0002874075780000067
代表Ej的位置坐标；
Figure BDA0002874075780000068
代表的Hi功率；||代表连接符；
Figure BDA0002874075780000069
代表空集合，用于存储收到的REPE消息内的信息；
Figure BDA00028740757800000610
代表空集合，用于存储收到的REPH消息内的信息；
Figure BDA00028740757800000611
代表第j个雾节点Fj对Hi的第k次请求的真实度评价，
Figure BDA00028740757800000612
代表Hi真实汇报数据，是诚实的，
Figure BDA00028740757800000613
表示Hi不诚实；
Figure BDA00028740757800000614
是
Figure BDA00028740757800000615
的集合；利用
Figure BDA00028740757800000616
建立初始拓扑资源库DBT；在没有外触发的情况下，控制器C周期性地发送COMM消息到移动用户Hi(i＝1,2,..,KH)及雾节点Fj(j＝1,2,..,KE)请求资源信息更新。雾节点通过REPE消息进行回复，移动用户节点H通过消息REPH进行回复；第j个雾节点Fj回复的消息REPE的消息格式为
Figure BDA00028740757800000617
其中
Figure BDA00028740757800000618
表示Fj执行其队列中的第l个任务Ql所需要的CPU周期数，
Figure BDA00028740757800000619
代表Fj对第l个任务Ql所分配的CPU比率，L代表Fj中正在排队的任务数,
Figure BDA0002874075780000071
代表Ej的队列中所有任务及其CPU分配比例所构成的集合，εM代表Fj预期对下一任务Rq所分配的CPU比率,
Figure BDA0002874075780000072
代表Fj节点剩余的存储容量，σ2(t)代表背景噪声瞬时功率；第i个移动用户节点Hi回复的消息REPH格式为
Figure BDA0002874075780000073
其中，
Figure BDA0002874075780000074
代表Hi的当前位置坐标；C利用REPE消息及REPH消息维护和更新信息资源信息库DBSE及DBSH；C利用
Figure BDA0002874075780000075
消息更新拓扑信息库DBT。
在另一些实施例中，所述域内控制器进行决策的方法包括：建立任务卸载的雾节点集合；排除计算资源不足的雾节点，更新雾节点集合；计算雾节点集合内各雾节点对待卸载任务进行处理的总时间，比较任务截止时间和总时间，排除任务截止时间小于总时间的雾节点，更新雾节点集合；从雾节点集合中各雾节点的总时间由小至大排序，选取前N个雾节点，更新雾节点集合；计算时间区间T内，雾节点集合中各雾节点的接收信号强度的平均值，根据总时间、接收信号强度的平均值、雾节点集合以及各雾节点的队列任务，计算每个雾节点的适应度函数，根据适应度函数选择目标雾节点。
具体地，包括以下步骤：Step1:建立雾节点集合S，复制得到新的集合Si,作为Hi节点的任务卸载的目标节点集合；
Step2:对REQ和REP中的相关参数进行提取并比较，若
Figure BDA0002874075780000076
则将Fj从Si中排除，更新Si；
Step3:按照公式(1)计算Si内的EMC节点Ej(j＝1,2,…，size(Si))对任务处理所需的总时间,size(Si)表示Si的大小；
Figure BDA0002874075780000077
其中，E(δ)代表控制器C进行计算决策所需时间的统计平均值，可取经验值；控制器与雾节点及H进行信令交互的时间很短，此处忽略；结果回传时间很短，此处忽略；
Figure BDA0002874075780000078
是第i个移动用户Hi到雾节点Ej的数据传输速率，
Figure BDA0002874075780000079
通过公式(2)计算:
Figure BDA0002874075780000081
其中，σ2表示背景噪声功率，取一段时间的平均值，
Figure BDA0002874075780000082
表示除了用户Hi以外，同时向雾计算节点Ej发送数据的其它移动设备对Hi所造成的干扰，Hij代表Hi与Ej之间的信道增益，按照公式(3)进行计算,
Figure BDA0002874075780000083
其中，αMj代表小规模衰减系数,dij代表移动终端Hi与雾计算节点Fj之间的距离；βM代表移动用户H的信道衰减指数，dmax代表H的最大通信距离。
Step4:比较任务的截止时间与总时间
Figure BDA0002874075780000084
若
Figure BDA0002874075780000085
则排除Fj，更新Si；
Step5：对Si内的各个雾节点的
Figure BDA0002874075780000086
按由小到大进行排序，并取前N个最大值，得到集合
Figure BDA0002874075780000087
并记录对应的雾节点，更新Si；
Step6:按照公式4对集合
Figure BDA0002874075780000088
中的各元素进行归一化，得到
Figure BDA0002874075780000089
并更新集合
Figure BDA00028740757800000810
Figure BDA00028740757800000811
其中，Ttmin表示
Figure BDA00028740757800000812
中
Figure BDA00028740757800000813
的最小值，Ttmax表示
Figure BDA00028740757800000814
中
Figure BDA00028740757800000815
的最大值。
Step7:计算时间区间T内，Si中的各个雾节点对Hi的RSSI的平均值
Figure BDA00028740757800000816
并对其按照大小进行排序，得到集合
Figure BDA00028740757800000817
Step8:按照公式5对
Figure BDA00028740757800000818
中的各元素进行归一化，得到
Figure BDA00028740757800000819
更新
Figure BDA00028740757800000820
Figure BDA00028740757800000821
Step9:按照公式6对Si中各节点队列中的任务进行归一化
Figure BDA0002874075780000091
Step10:按照公式(7)计算Si中每个雾节点的适应度函数
Figure BDA0002874075780000092
其中,λ表示雾节点提供服务的的价格系数(简单起见，假设所有雾节点的λ相同)
Step10:按照公式(8)选择目标交付节点雾节点Ft；
Figure BDA0002874075780000093
Step11:更新集合Si＝Si-Ft
Step12:C得到决策结果,根据决策结果生成智能合约(其中包含流表信息，流表中包含Hi,Ft的身份，及候选雾节点)，然后，将其在控制链中进行行广播，达成共识以后，智能合约自动执行，流表自动下发给目标雾节点Ft，源节点Hi。流表中包含Hi数据传输的目标节点Ft。同时，按照其适应度由小到大的顺序，将Si中的其它N-1个雾节点按顺序放到流表的“候选雾节点”字段。通过流表通知Hi将数据交付给Ft节点；同时，Ft节点收到流表以后，将做好接收和处理来自Hi的数据的准备。
本实施例在基于雾计算的体域网的基础上，引入软件定义网络SDN技术，利用SDN控制器对网络全局信息的掌握，进行最优化决策，可以大大简化体域网网关设备H及雾计算节点的功能。同时，更好地满足不同的医学应用场景对数据的实时性、可靠性等QoS指标需要。设计了一个基于SDN集中控制的可靠、低时延的任务卸载目标雾节点Ft选择机制。当有数据交付需要的时候，H只需要发送交付请求到SDN控制器及按照SDN的运算和决策结果进行指定动作，适合能量有限的H节点。有效地解决了数据紧急情况下的实时处理。根据来自H的任务的紧急与否，目标雾节点采取两种处理机制，如果任务紧急，则卸载到目标雾节点的任务进行抢占式调度方式，否则，需要排队，只有等目标雾队列中的任务处理完后才可以处理当前任务。相应地，SDN控制器的决策算法，根据H任务的紧急与否，自适应计算适应度函数，并在此基础上进行智能决策。
在另一些实施例中，任务调度策略包括紧急调度策略和非紧急调度策略；在紧急调度策略下，可抢占服务；在非紧急调度策略下，按照先到先服务原则进行排队。Hi发送的第k个REQ消息表示为
Figure BDA0002874075780000101
其中，
Figure BDA0002874075780000102
代表紧急标志位，若
Figure BDA0002874075780000103
代表需要紧急处理，控制器收到后将指派目标雾节点进行任务抢占；若
Figure BDA0002874075780000104
则该任务在目标雾节点需要排队，按照先到先服务(FCFS)的方式进行任务调度。
在另一些实施例中，接收ECHO消息的时间小于超时时间的雾节点，检查任务调度策略和报价，若接收，则加入雾节点集合，雾节点集合包括各雾节点的标识及对应的接收信号强度。即，网关节点Hi接着对在超时时间内回复消息的雾节点，分别检查其任务调度策略Πj及价格信息Ωj，如果Hi接受，则建立集合St＝{Fj|Fj＝(Ej，RSSIj)}，其中记录了节点标识及对应的信号强度RSSI。
在另一些实施例中，控制器收到REQ消息后，判断发送REQ消息的网关节点是否在黑名单内，如果是，则结束；否则，对REQ消息进行登记，提取并记录雾节点集合；控制器向雾节点集合内各雾节点发送QUE消息，各雾节点收到QUE消息后回复REPE消息。具体地，控制器C收到REQ消息后，首先判断Hi是否在黑名单内，如果是，则结束；否则，C对REQ消息进行登记，提取并记录St；C向集合St内的雾节点发送查询请求消息QUE，请求节点信息更新；收到QUE消息的雾节点回复REPE消息；C利用REPE消息更新DBSE。
在另一些实施例中，目标雾节点开始对任务进行处理，并根据处理结果判断与Hi声称的紧急性是否一致。如果一致，则
Figure BDA0002874075780000105
发送
Figure BDA0002874075780000106
消息到C，否则发送
Figure BDA0002874075780000107
到C，C收到以后，将消息中的
Figure BDA0002874075780000108
的值追加到数据库DBSH中；C利用公式9计算在第X个时间间隔Te内，Hi节点的诚实度，并利用公式10计算Hi节点的诚实度均值
Figure BDA0002874075780000109
Figure BDA00028740757800001010
C对Hi的诚实度进行评估，如果
Figure BDA00028740757800001011
则认为Hi节点是不诚实的自私节点或恶意节点，并生成智能合约，控制链节点进行共识过程，当共识达成以后，节点Hi被写入黑名单。
本申请的实施例提供了体域网任务卸载装置，包括：处理器；存储器，其存储有可执行指令；其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令，以执行所述的体域网任务卸载方法。本实施例基于与体域网任务卸载方法相同的发明构思得到，可参考方法部分的描述。本技术方案的装置不限于pc、终端、服务器。
这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的。对本发明体域网任务卸载方法及装置的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (10)

1.体域网任务卸载方法，其特征在于，包括：
向雾节点广播HELLO消息，HELLO消息包括超时时间和待卸载任务的价格指数；
接收雾节点回复的ECHO消息，ECHO消息包括接收信号强度、任务调度策略以及报价；
比较接收ECHO消息的时间和超时时间，建立接收ECHO消息的时间小于超时时间的雾节点集合；
向所在的域内控制器发送REQ信息，REQ信息包括紧急标志、任务所需CPU周期数、任务数据量、任务截止时间和雾节点集合，域内控制器根据REQ信息进行决策，得到决策结果；
向决策结果分配的目标雾节点发送任务卸载请求。
2.如权利要求1所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，还包括：
将决策结果在由域内控制器组成的顶层控制链中广播，其它的域内控制器对决策结果进行共识，达成共识后，将决策结果保存在顶层控制链内。
3.如权利要求2所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，还包括：
根据目标雾节点生成智能合约，并向目标雾节点发送交易请求，目标雾节点对交易请求进行验证，若合法真实，则加上签名，并向域内雾节点组成的底层数据链中广播，其它的域内雾节点对交易请求进行共识，达成共识后，将智能合约保存至底层数据链，智能合约内包括待卸载任务、目标雾节点信息以及账户信息。
4.如权利要求3所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，还包括：
若达成交易条件，智能合约自动执行，目标雾节点对待卸载任务进行处理。
5.如权利要求1所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，还包括：
控制器初始化雾节点资源信息库DBSE，建立网关节点资源信息库DBSH；
控制器周期性向网关节点和雾节点发送COMM信息，雾节点回复REPE消息，网关节点回复REPH消息，REPE消息包括队列任务所需CPU周期数、队列任务所分配的CPU比率、排队的任务数、预期对下一任务所分配的CPU比率以及剩余存储容量，REPH消息包括位置信息，控制器根据REPE消息和REPH消息更新雾节点资源信息库DBSE和网关节点资源信息库DBSH；
域内控制器根据REQ信息、资源信息库DBSE以及网关节点资源信息库DBSH进行决策。
6.如权利要求5所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，所述域内控制器进行决策的方法包括：
建立任务卸载的雾节点集合；
排除计算资源不足的雾节点，更新雾节点集合；
计算雾节点集合内各雾节点对待卸载任务进行处理的总时间，比较任务截止时间和总时间，排除任务截止时间小于总时间的雾节点，更新雾节点集合；
从雾节点集合中各雾节点的总时间由小至大排序，选取前N个雾节点，更新雾节点集合；
计算时间区间T内，雾节点集合中各雾节点的接收信号强度的平均值，根据总时间、接收信号强度的平均值、雾节点集合以及各雾节点的队列任务，计算每个雾节点的适应度函数，根据适应度函数选择目标雾节点。
7.如权利要求5所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，任务调度策略包括紧急调度策略和非紧急调度策略；在紧急调度策略下，可抢占服务；在非紧急调度策略下，按照先到先服务原则进行排队。
8.如权利要求7所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，接收ECHO消息的时间小于超时时间的雾节点，检查任务调度策略和报价，若接收，则加入雾节点集合，雾节点集合包括各雾节点的标识及对应的接收信号强度。
9.如权利要求5所述的体域网任务卸载方法，其特征在于，
控制器收到REQ消息后，判断发送REQ消息的网关节点是否在黑名单内，如果是，则结束；否则，对REQ消息进行登记，提取并记录雾节点集合；
控制器向雾节点集合内各雾节点发送QUE消息，各雾节点收到QUE消息后回复REPE消息。
10.体域网任务卸载装置，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，其存储有可执行指令；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令，以执行权利要求1～10任一所述的体域网任务卸载方法。
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