CN114531447B - 移动边云结合监管任务协同调度方法、系统及计算机设备 - Google Patents

移动边云结合监管任务协同调度方法、系统及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明属于区块链领域和边缘计算技术领域，公开了一种基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度方法及系统。无人机辅助的边缘监管节点，以下简称为无人机监管节点，基于区块链智能合约，选择不同重要性和截止日期的监管任务上传至区块链中，上链的监管任务通过多天线的方式点对点传输给组织内其他分布式节点；无人机监管节点对上链监管任务进行查询，并根据监管任务的重要性和截止日期进行选择和计算来获得最大的计算收益，并将完成的任务上传到区块链；无人机监管节点根据剩余监管任务进行移动来改善信道状态，并将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端执行。本发明提高了监管任务的执行效率，有助于实现任务执行的低延迟和高吞吐量。

Description

移动边云结合监管任务协同调度方法、系统及计算机设备
技术领域
本发明属于区块链领域和边缘计算技术领域，尤其涉及一种移动边云结合监管任务协同调度方法、系统及计算机设备。
背景技术
目前，区块链的监管已经成为区块链安全问题中重要的一环，随着监管任务的复杂性和数量不断攀升，如何保证任务数据安全、可信、防篡改，以及如何高效的调度和协同这些任务成为重中之重。随着云计算技术不断的发展，一些监管任务被卸载到遥远的云端进行执行，但由于越来越多的监管任务到达云端，以中心服务器为节点的云计算可能会遇到带宽瓶颈。除此之外，大量监管任务的即时处理可能会使云计算力不从心。随着边缘计算技术和区块链技术的出现，基于区块链的移动边云结合的监管任务调度协同技术可以有效应对以上出现的问题。监管任务可以卸载到离它较近的边缘监管节点上进行计算来降低延迟，从而实现对监管任务的实时处理。
但是现有的边云结合的监管任务协同调度工作存在一些缺陷。一方面，现有的工作仅局限于静态场景，即边缘监管节点在固定的位置执行监管任务，这会使得边缘监管节点容易受到覆盖范围的限制和周围不利环境的影响，导致监管任务没有办法有效的传输和执行，可靠性不高。另一方面，现有的工作忽略了监管任务执行的时效性，这会使得监管任务失效从而影响用户体验和系统的收益。除此之外，现有工作都是基于单天线场景的，即边缘监管节点利用单天线，为了避免干扰一次只能接收一个监管任务，这会导致监管任务的吞吐量和可靠性降低。实际上，应用多天线技术可以获得空间复用增益，从而大大提高系统的传输容量和频谱利用率。同时，利用波束成形技术监管节点可以不受干扰的同时接收多个发布节点的监管任务。因此，需要设计一种多天线的边缘监管结点的移动机制应对以上挑战。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)现有静态的边缘监管节点容易收到覆盖范围和周围复杂无线电环境的影响，从而影响监管任务正常的传输和执行，可靠性不高。
(2)现有技术没有考虑到监管任务时效性，这会使得监管任务超过截止日期导致失效，使得用户的体验以及系统的收益降低。
(3)当前监管任务的传输和接收仅局限于采用单天线的方式进行传输。导致了系统的传输容量以及频谱利用率不高。
解决以上问题及缺陷的难度为：
(1)区块链的区块点对点传输：如何选择合适的天线个数以及相应的信道实现分布式节点任务点对点传输过程中实现多个监管监管任务不受干扰。
(2)含有截止日期的监管任务的调度：如何调度具有时效性的监管任务，使得监管任务能在截止日期到达之前执行，避免任务的失效。
(3)移动边缘监管节点的路径规划：如何规划移动边缘监管节点的路径从而改善到发布节点之间的信道状态来保证更多的监管任务能够卸载和执行。
解决以上问题及缺陷的意义为：通过选择天线个数和相应的信道有效的改善了由于覆盖范围和周围复杂无线电环境导致的区块链系统中分布式监管节点无发接受处理监管任务的问题。通过多天线技术和波束成型技术可以不受干扰的同时向边缘监管节点传输多个监管任务，并且能大大提高区块链系统分布式各节点的传输容量和频谱利用率，有利于提升监管系统的传输效率和吞吐量，保证了监管任务能够尽可能的在截止日期之前完成。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种移动边云结合监管任务协同调度方法、系统及计算机设备，尤其涉及一种基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度方法、系统及计算机设备。
本发明是这样实现的，一种移动边云结合监管任务协同调度方法，所述移动边云结合监管任务协同调度方法包括以下步骤：
步骤一，无人机监管节点基于区块链的智能合约，选择不同重要性和截止日期的监管任务上传至区块链中，上链的监管任务通过多天线的方式点对点传输给组织内的其他分布式节点。步骤一的积极作用是，利用多天线方式的传输方式可以提高信道容量，并可以利用波束成形技术同时不受干扰的接收多个监管任务。有利于提升监管任务的执行效率以及系统的吞吐量。
步骤二，无人机监管节点对上链监管任务进行查询，并根据监管任务的重要性和截止日期因素进行计算和选择来获得最大的计算收益，并将完成的任务上传到区块链。步骤二的积极作用是，考虑监管任务的截止日期等因素可以符合实际需求，并且可以避免由于超过截止日期导致的任务失效和服务质量低下，可以使得计算收益达到最大。
步骤三，无人机监管节点根据区块链中剩余监管任务进行移动进而改善信道的状态，并将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行，步骤三的积极作用是，无人机监管节点可以通过移动接近重要性高，收益高或即将失效的任务节点增加其上传的任务量，从而提高计算收益。
进一步，所述步骤一中的监管任务的数据信息包括任务大小、计算强度、计算收入、截止日期以及重要程度。
进一步，所述步骤一中利用PDD-based的算法，求解以下内层循环的拉格朗日子问题，直至问题收敛得到每一时刻下监管任务的选择情况：
Figure GDA0003848242550000031
其中，ak[n]表示第n个时隙第k个监管任务的调度情况；ρ表示惩罚因子；λ1,k，λ2,k表示拉格朗日乘子；
Figure GDA0003848242550000032
表示引入的辅助变量。
进一步，所述步骤二和步骤三中利用PDD-based的算法，求解以下内层循环的拉格朗日子问题，直至问题收敛得到每一时刻下监管任务的计算情况和无人机的路径规划：
Figure 6
Figure 4
Figure GDA0003848242550000042
Figure GDA0003848242550000043
Figure GDA0003848242550000044
Figure GDA0003848242550000045
Figure GDA0003848242550000046
Figure GDA0003848242550000047
Figure GDA0003848242550000048
Figure GDA0003848242550000049
Figure GDA00038482425500000410
Figure GDA00038482425500000411
Figure GDA00038482425500000412
Figure GDA00038482425500000413
Figure GDA00038482425500000414
其中，
Figure GDA00038482425500000415
表示优化变量，
Figure GDA00038482425500000416
表示监管任务的上传和计算情况，
Figure GDA00038482425500000417
表示移动边缘监管节点路径
Figure GDA00038482425500000418
Pk[n]表示监管节点计算功率分配情况，其他变量为引入的辅助变量。
进一步，所述PDD-based是一个双层结构的算法，包括：
(1)引入辅助变量将离散约束转化为等式约束，并将等式约束惩罚对偶到目标函数形成增广拉格朗日问题；
(2)在内层，将增广拉格朗日问题分解为两个子问题，交替优化两个子问题直至问题收敛获得当前迭代的结果；
(3)在外层，根据内层所得到的结果，由约束违反指示器的值来选择更新拉格朗日乘子还是惩罚因子；
(4)内外层不断迭代求解直到问题收敛或者约束违反指示器的值为0。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述的移动边云结合监管任务协同调度方法的移动边云结合监管任务协同调度系统，所述移动边云结合监管任务协同调度系统包括：
监管任务发布节点，用于通过各个节点达成的共识合约，定时向区块链发布监管任务，并根据情况更改监管任务的重要程度；
无人机监管节点，搭载计算资源的无人机作为边缘监管节点来处理链上的监管任务，无人机监管节点通过移动来改善到任务发布节点的信道状态；
云，用于将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行。
进一步，所述无人机监管节点包括：
服务器任务调度队列模块，用于缓存来自各个发布节点的监管任务；
能量监控模块，用于负责控制无人机的能量消耗，以保证任务的正常执行和无人机的飞行；
MIMO模块，用于使用多天线技术和波束成形技术增加信道容量。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
无人机监管节点基于区块链的智能合约，选择不同重要性和截止日期的监管任务上传至区块链中，上链的监管任务通过多天线的方式点对点传输给组织内的其他分布式节点；无人机监管节点对上链监管任务进行查询，并根据监管任务的重要性和截止日期因素进行计算和选择来获得最大的计算收益，并将完成的任务上传到区块链；无人机监管节点根据区块链中剩余监管任务进行移动进而改善信道的状态，并将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
无人机监管节点基于区块链的智能合约，选择不同重要性和截止日期的监管任务上传至区块链中，上链的监管任务通过多天线的方式点对点传输给组织内的其他分布式节点；无人机监管节点对上链监管任务进行查询，并根据监管任务的重要性和截止日期因素进行计算和选择来获得最大的计算收益，并将完成的任务上传到区块链；无人机监管节点根据区块链中剩余监管任务进行移动进而改善信道的状态，并将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述的移动边云结合监管任务协同调度系统。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明填补了业内多天线无人机辅助的边缘监管节点服务区块链监管任务的空白，首次将区块链与MIMO无人机进行结合，首次利用多天线技术来传输监管任务，拥有较高的创新性。除此之外，本发明提供的移动边云结合监管任务协同调度方法，可以通过将监管任务上链，保证任务安全、可靠、防篡改，考虑到监管任务的重要性和截止日期等因素，计算无人机监管节点的移动轨迹对监管任务卸载的影响，提高了监管任务的执行效率，有助于实现监管任务执行的低延迟和高吞吐量。
本发明提供的基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度技术，能够满足无人机监管节点移动场景下具有时效性的监管任务调度协同的需求，针对区块链系统中移动边缘监管节点静止机制下存在的覆盖区域的限制，易受周围复杂无线电环境影响等问题提出了无人机监管节点的移动机制，针对复杂环境下，易受篡改的任务数据，提出了基于区块链的任务监管机制，针对单天线场景下存在的信道容量不高，可靠性较差等问题提出了多天线MIMO机制，有利于提高系统的吞吐量。本发明有效的改善了由于覆盖范围和周围复杂无线电环境导致的监管节点无发接受处理监管任务的问题，并通过区块链技术保证了任务的安全、可信、防篡改。同时，本发明通过多天线技术和波束成型技术可以同时不受干扰的向监管节点传输多个监管任务，并且能大大提高系统的传输容量和频谱利用率，有利于提升监管系统的传输效率和吞吐量，保证了监管任务能够尽可能的在截止日期之前完成。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的移动边云结合监管任务协同调度方法流程图。
图2是本发明实施例提供的基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度系统机制的模型图。
图3是本发明实施例提供的基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度系统执行流程图。
图4是本发明实施例提供的PDD-based算法流程图。
图5是本发明实施例提供的基于区块链的移动边缘监管节点系统结构框图。
图6(a)、图6(b)和图6(c)是本发明实施例提供的实验测试结果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种移动边云结合监管任务协同调度方法、系统及计算机设备，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的移动边云结合监管任务协同调度方法包括以下步骤：
S101，无人机监管节点基于区块链的智能合约，选择不同重要性和截止日期的监管任务上传至区块链中，上链的监管任务通过多天线的方式点对点传输给组织内的其他分布式节点；
S102，无人机监管节点对上链监管任务进行查询，并根据监管任务的重要性和截止日期因素进行计算和选择来获得最大的计算收益，并将完成的任务上传到区块链；
S103，无人机监管节点根据区块链中剩余监管任务进行移动进而改善信道的状态，并将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行。
下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步描述。
实施例1
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度技术。
本发明是这样实现的，一种基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度技术，所述基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度技术包括以下步骤：
步骤一，无人机监管节点基于区块链的智能合约，选择不同重要性和截止日期的监管任务上传至区块链中，上链的监管任务通过多天线的方式点对点传输给组织内的其他分布式节点；
步骤二，无人机监管节点对上链监管任务进行查询，并根据监管任务的重要性和截止日期因素进行计算和选择来获得最大的计算收益，并将完成的任务上传到区块链；
步骤三，无人机监管节点根据区块链中剩余监管任务进行移动进而改善信道的状态，并将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行。
本发明提供的步骤一中，所述监管任务的数据信息，包括任务大小，计算强度，计算收入，截止日期，重要程度。
本发明提供的步骤一利用PDD-based的算法，求解以下内层循环的拉格朗日子问题，直至问题收敛得到每一时刻下监管任务的选择情况。
Figure GDA0003848242550000091
其中ak[n]表示的是第n个时隙第k个监管任务的调度情况，ρ表示的是惩罚因子，λ1,k，λ2,k表示的是拉格朗日乘子，
Figure GDA0003848242550000092
表示的引入的辅助变量。
本发明提供的步骤二和步骤三中，利用PDD-based的算法，求解以下内层循环的拉格朗日子问题，直至问题收敛得到每一时刻下监管任务的计算情况和无人机的路径规划。
Figure 6
Figure 2
Figure GDA0003848242550000094
Figure GDA0003848242550000095
Figure GDA0003848242550000096
Figure GDA0003848242550000097
Figure GDA0003848242550000098
Figure GDA0003848242550000099
Figure GDA00038482425500000910
Figure GDA00038482425500000911
Figure GDA00038482425500000912
Figure GDA00038482425500000913
Figure GDA00038482425500000914
Figure GDA00038482425500000915
Figure GDA0003848242550000101
其中
Figure GDA0003848242550000102
代表的是优化变量，
Figure GDA0003848242550000103
表示监管任务的上传和计算情况，
Figure GDA0003848242550000104
表示移动边缘监管节点的路径
Figure GDA0003848242550000105
Pk[n]表示监管节点计算功率分配情况，其他变量为引入的辅助变量。
本发明提供的PDD-based是一个双层结构的算法，其步骤包括：
(1)引入辅助变量将离散约束转化为等式约束，并将等式约束惩罚对偶到目标函数形成增广拉格朗日问题。
(2)在内层，将增广拉格朗日问题分解为两个子问题，交替优化两个子问题直至问题收敛获得当前迭代的结果。
(3)在外层，根据内层所得到的结果，由约束违反指示器的值来选择更新拉格朗日乘子还是惩罚因子。
(4)内外层不断迭代求解直到问题收敛或者约束违反指示器的值为0。
本发明的另一个目的在于提供一种实现所述基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度技术的移动边云结合监管任务协同调度技系统，所述边云结合监管系统包括：
(1)监管任务发布节点：通过各个节点达成的共识合约，定时向区块链发布监管任务，并根据情况更改监管任务的重要程度。
(2)无人机监管节点，搭载计算资源的无人机作为边缘监管节点来处理链上的监管任务，无人机监管节点通过移动来改善到任务发布节点的信道状态。
(3)云：无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行。
本发明提供的基于区块链的的无人机监管节点包括：
(1)服务器任务调度队列模块：用来缓存来自各个发布节点的监管任务。
(2)能量监控模块：负责控制无人机的能量消耗，以保证任务的正常执行和无人机的飞行。
(3)MIMO模块：使用多天线技术和波束成形技术增加信道容量，提高系统的吞吐量。
本发明提供的基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度技术，能够满足无人机监管节点移动场景下具有时效性的监管任务调度协同的需求，针对区块链系统中移动边缘监管节点静止机制下存在的覆盖区域的限制，易受周围复杂无线电环境影响等问题提出了无人机监管节点的移动机制，针对复杂环境下，易受篡改的任务数据，提出了基于区块链的任务监管机制，针对单天线场景下存在的信道容量不高，可靠性较差等问题提出了多天线MIMO机制，有利于提高系统的吞吐量。
本发明有效的改善了由于覆盖范围和周围复杂无线电环境导致的监管节点无发接受处理监管任务的问题，并通过区块链技术保证了任务的安全、可信、防篡改。同时，本发明通过多天线技术和波束成型技术可以同时不受干扰的向无人机监管节点传输多个监管任务，并且能大大提高系统的传输容量和频谱利用率，有利于提升监管系统的传输效率和吞吐量，保证了监管任务能够尽可能的在截止日期之前完成。
实施例2
本发明实施例提供的基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度系统机制的模型图如图2所示。在地面上存在多个监管任务发布节点，一个无人机辅助的边缘监管节点在空中提供服务，首先根据任务的重要性和截止日期选择相应的监管任务通过智能合约上传区块链中，之后无人机监管节点根据自身的能量情况和任务情况来计算监管任务，最后无人机监管节点根据剩余的任务情况进行移动来改善信道质量，无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行。
本发明实施例提供的基于区块链的移动边云结合监管任务协同调度系统执行流程如图3所示，假设只有无人机监管节点只为一个监管任务提供服务。首先在第一个时隙，无人机监管节点首先收到通过上行链路的三个监管子任务，在第二个时隙，监管节点接收最后一个子任务并计算第一个子任务。在第三个时隙，无人机监管节点计算两个子任务。在第四个时隙，监管节点计算剩余的子任务。在每个时隙的结束，无人机监管节点都要去调整自己的位置来更好的传输和计算监管任务。
图4是本发明实施例提供的PDD-based算法流程图。它是一个两层循环结构的算法，具体步骤如下：
(1)首先引入辅助变量将离散约束化为等式约束，并惩罚对偶到目标函数生成增广拉格朗日问题。
(2)在内层，将原问题分解为两个拉格朗日子问题，交替优化两个拉格朗日子问题，直至收敛获得本次迭代的监管任务传输和计算情况，边缘监管节点的路径规划和计算功率分配情况。
(3)在外层，根据内层所得到的结果，根据约束违反指示器的值来选择更新拉格朗日乘子还是惩罚因子。
(4)内外层不断迭代求解直到问题收敛或者约束违反指示器的值为0。
如图5所示，本发明实施例提供的基于区块链的无人机监管节点系统，包括：
服务器任务调度队列模块1，用来缓存来自各个发布节点的未上链的监管任务；
能量监控模块2，负责控制无人机的能量消耗，以保证任务的正常执行和无人机的飞行；
MIMO模块3，使用多天线技术和波束成形技术增加信道容量，提高信道的容量和任务传输的可靠性。
本发明实施例提供的实验测试结果如图6(a) 、图 6(b) 和图 6(c) 所示，实验将本发明与其他基准进行比较：
PTS algorithm：一种贪心策略，无人机监管节点综合考虑监管任务的截止日期，重要性，数据大小，收益等因素来进行任务的上传，计算，和路径规划。
最大任务优先(MTF)：MTF是一种贪心策略，监管任务的优先级是由任务的大小决定。无人机监管节点服务于发布节点并选择任务大小最大的发布节点进行移动。
最短路径优先(SDF)：SDF是一种贪心策略，监管任务的优先级是由无人机监管节点到发布节点的距离决定。无人机监管节点服务于发布节点并选择离监管节点最近的发布节点进行移动。
随机算法：无人机监管节点随机移动服务与各个发布节点。
最佳静态算法：无人机监管节点保持不动服务于发布节点。
图6(a)反映了不同天线个数下系统平均利润的变化。与本发明设计的基准进行比较，本发明可以得出本发明可以达到最大利润，增加了系统的吞吐量。跟其他基准相比将系统利润提高20％，并且因为无人机监管节点计算能力的限制，随着天线的数量不断增多，系统获得的利润也逐渐减少。图6(b)对不同天线个数下系统平均移动效率进行了评估，与本发明设计的基准进行比较，本发明可以得出本发明可以达到最大的移动效率，减少了无人机监管节点因移动而产生的能量消耗。跟其他基准相比将移动效率提高15％。图6(c)反映了不同无人机监管节点计算能力的情况下系统平均利润的变化。一开始，随着CPU频率的增加，无人机监管节点可以计算更多的监管任务以获得更多的利润。然而，由于无人机能量限制，CPU频率的增加导致计算监管任务消耗的能量增加，这间接导致计算利润减少。
实施例3
如图2所示，图中MIMO上行链路采用正交多址为每一个调度的监管任务提供一个子载波。MIMO信道模型采用等效复基带信道，考虑大规模信道功率增益和小规模信道衰落。由以下公式表示任务发布节点与无人机之间的等效复基带通道系数
Figure GDA0003848242550000131
其中wk[n]表示由距离相关的路径损耗和阴影引起的大规模信道功率增益，gk[n]表示小规模信道莱斯衰落，由如下公式表示，
Figure GDA0003848242550000132
Figure GDA0003848242550000141
其中w0为单位距离下的信道增益，
Figure GDA0003848242550000142
表示无人机与任务发布节点之间的距离。表示为莱斯因子。
Figure GDA0003848242550000143
表示为LoS通道分量。θk,L表示为视距相位。L表示为天线的个数。
Figure GDA0003848242550000144
表示瑞利衰落信道分量，其中IL和0表示单位矩阵和具有适当维度的全零矩阵。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘、磁带)、光介质 (例如DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种移动边云结合监管任务协同调度方法，其特征在于，所述移动边云结合监管任务协同调度方法包括以下步骤：
步骤一，无人机监管节点基于区块链智能合约，选择不同重要性和截止日期的监管任务上传至区块链中，上链的监管任务通过多天线的方式点对点传输给组织内其他分布式节点；
步骤二，无人机监管节点对上链监管任务进行查询，并根据监管任务的重要性和截止日期进行选择和计算来获得最大的计算收益，并将完成的任务上传到区块链；
步骤三，无人机监管节点根据剩余监管任务进行移动来改善信道状态，并将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端执行；
所述步骤二和步骤三中，利用PDD-based的算法，求解以下内层循环的拉格朗日子问题，直至问题收敛得到每一时刻下监管任务的计算情况和无人机的路径规划：
Figure 1
Figure FDA0003848242540000012
Figure FDA0003848242540000013
Figure FDA0003848242540000014
Figure FDA0003848242540000015
Figure FDA0003848242540000016
Figure FDA0003848242540000017
Figure FDA0003848242540000018
Figure FDA0003848242540000019
Figure FDA0003848242540000021
Figure FDA0003848242540000022
Figure FDA0003848242540000023
Figure FDA0003848242540000024
Figure FDA0003848242540000025
Figure FDA0003848242540000026
其中，
Figure FDA0003848242540000027
表示优化变量，
Figure FDA0003848242540000028
表示监管任务的上传和计算情况，
Figure FDA0003848242540000029
表示移动边缘监管节点路径
Figure FDA00038482425400000210
Pk[n]表示监管节点计算功率分配情况，其他变量为引入的辅助变量；ak[n]表示第n个时隙第k个监管任务的调度情况；ρ表示惩罚因子；λ1,k，λ2,k表示拉格朗日乘子；
Figure FDA00038482425400000211
表示引入的辅助变量。
2.如权利要求1所述的移动边云结合监管任务协同调度方法，其特征在于，所述步骤一中的监管任务的数据信息包括任务大小、计算强度、计算收入、截止日期以及重要程度。
3.如权利要求1所述的移动边云结合监管任务协同调度方法，其特征在于，所述步骤一中，利用PDD-based的算法，求解以下内层循环的拉格朗日子问题，直至问题收敛得到每一时刻下监管任务的选择情况：
Figure FDA00038482425400000212
其中，ak[n]表示第n个时隙第k个监管任务的调度情况；ρ表示惩罚因子；λ1,k，λ2,k表示拉格朗日乘子；
Figure FDA00038482425400000213
表示引入的辅助变量。
4.如权利要求3所述的移动边云结合监管任务协同调度方法，其特征在于，所述PDD-based是一个双层结构的算法，包括：
(1)引入辅助变量将离散约束转化为等式约束，并将等式约束惩罚对偶到目标函数形成增广拉格朗日问题；
(2)在内层，将增广拉格朗日问题分解为两个子问题，交替优化两个子问题直至问题收敛获得当前迭代的结果；
(3)在外层，根据内层所得到的结果，由约束违反指示器的值来选择更新拉格朗日乘子还是惩罚因子；
(4)内外层不断迭代求解直到问题收敛或者约束违反指示器的值为0。
5.一种实施权利要求1～4任意一项所述的移动边云结合监管任务协同调度方法的移动边云结合监管任务协同调度系统，其特征在于，所述移动边云结合监管任务协同调度系统包括：
监管任务发布节点，用于通过各个节点达成的共识合约，定时向区块链发布监管任务，并根据情况更改监管任务的重要程度；
无人机监管节点，搭载计算资源的无人机作为边缘监管节点来处理链上的监管任务，无人机监管节点通过移动来改善到任务发布节点的信道状态；
云，用于将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端进行执行。
6.如权利要求5所述的移动边云结合监管任务协同调度系统，其特征在于，所述无人机监管节点包括：
服务器任务调度队列模块，用于缓存来自各个发布节点的监管任务；
能量监控模块，用于负责控制无人机的能量消耗，以保证任务的正常执行和无人机的飞行；
MIMO模块，用于使用多天线技术和波束成形技术增加信道容量。
7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～4任意一项所述的移动边云结合监管任务协同调度方法。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1～4任意一项所述的移动边云结合监管任务协同调度方法。
9.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求5所述的移动边云结合监管任务协同调度系统。
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