一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法技术

本发明专利技术属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法，包括针对多服务器的动态MEC场景，建立基于区块链的移动边缘计算任务卸载模型；以最小化用户完成计算任务的成本以及最大化用户参与挖矿获得的效用为目标，在多维资源约束的条件下，建立任务卸载和资源分配联合优化模型；考虑到随机时变的网络环境和环境状态的部分可观测性，将任务卸载成本问题和区块链挖矿效用问题抽象为部分可观测的马尔可夫决策过程；根据所建立的系统模型获得MDP问题的状态空间和动作空间，并构建奖励函数；采用多智能体强化学习算法做出最优卸载和资源分配决策；本发明专利技术实现了更低的任务卸载成本和更高的区块链挖矿效用。用。用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法


[0001]本专利技术属于移动通信
，具体涉及一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法。

技术介绍

[0002]随着互联网的发展，移动设备的数量急剧增加，涌现了许多时延敏感型、计算密集型的应用，如虚拟现实、交互式在线游戏、人脸识别、超高清视频等。由于移动设备的计算资源、存储资源有限，无法高效地完成上述的时延敏感型、计算密集型的应用，使得用户体验感较差。针对以上问题，提出了移动云计算，即用户将计算任务发送至云端，利用云端丰富的计算资源完成计算任务，在计算完成后，将结果传回用户端。但由于通常用户距离云端较远，导致时延往往很大，因此移动云计算不适用于时延敏感型的应用。
[0003]为了解决移动云计算中存在的时延高的问题，移动边缘计算(MEC)应运而生。移动边缘计算是欧洲电信标准协会于2014年首次提出的。与云计算不同，MEC将计算任务卸载至配备了边缘服务器的边缘设备进行计算，使得计算资源、存储资源更靠近移动设备，降低了时延和用户能耗，提高了任务卸载的效率以及用户体验，因此移动边缘计算受到了学术界和工业界的广泛关注。
[0004]随着IOT感知器的数量激增，边缘设备的数量也越来越多，在一个MEC服务器的覆盖范围内需要处理的任务数量越来越多，一个MEC服务器难以同时满足所有的计算需求，因此考虑多MEC服务器协同的场景。在MEC系统中，MEC服务器通常来自于不同的服务提供商，不同的服务器之间会存在利益冲突，很难在各方之间建立信任，而且边缘设备也是异构的，在异构的边缘节点之间的交互，以及跨节点之间的服务迁移会引发安全和隐私问题。
[0005]凭借去中心化、防篡改、透明性、不可变性、可追溯、匿名性等优势，区块链技术可以在分布式系统中构建安全、可信的交易环境，解决上述的安全和隐私问题。在区块链辅助MEC系统中，在用户与边缘服务器的交互中使用非对称加密算法、哈希算法等加密技术来保护交互过程的隐私安全，除此之外，区块链可以通过共识机制对交易记录进行一致性确认，保证了交易记录的完整性和可靠性。在MEC系统中，需要中央控制器做出卸载决策，如果这个机构遭受到攻击，将会导致整个MEC系统瘫痪，也被称为单点故障，区块链具有分布式的特性和共识机制，在少数节点被攻击的情况下，仍能够保持系统正常运行。因此，将区块链与MEC合理地结合起来，能够提高MEC系统的安全性。

技术实现思路

[0006]为了实现更低的任务卸载成本和更高的区块链挖矿效用，本专利技术提出一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法，具体包括以下步骤：
[0007]针对多服务器的动态MEC场景，考虑到MEC服务器的计算、通信资源和信道状态是时变的以及异构的边缘节点之间的交互会引发安全和隐私问题，建立了基于区块链的移动边缘计算任务卸载模型；
[0008]以最小化用户完成计算任务的成本以及最大化用户参与挖矿获得的效用为目标，在多维资源约束的条件下，建立任务卸载和资源分配联合优化模型；
[0009]考虑到随机时变的网络环境和环境状态的部分可观测性，将任务卸载成本问题和区块链挖矿效用问题抽象为部分可观测的马尔可夫决策过程；
[0010]根据所建立的系统模型获得MDP问题的状态空间和动作空间，并构建奖励函数；
[0011]采用多智能体强化学习算法做出最优卸载和资源分配决策。
[0012]进一步的，基于区块链的移动边缘计算任务卸载模型包括：
[0013]当一个边缘设备有计算任务卸载需求时，向MEC服务器层发送卸载需求，在收到多个回复消息后，通过查询存储在区块链中的MEC服务器的可靠度表找到候选者的可靠度，根据可靠度以及信道状况、服务器的可用计算资源选择恰当的服务器进行计算卸载，可靠度表根据计算任务卸载的已验证的交易来定期更新；
[0014]将每个MEC服务器的可靠度存储在区块链账本中，在边缘设备做卸载决策时，从区块链中查询到可靠度；
[0015]在共识过程中，主节点负责块的产生，副本节点负责块的验证，没有被选择的边缘设备作为普通节点，只负责将已验证的块加入维护的区块链账本中。
[0016]进一步的，区块链共识的过程包括：
[0017]对一个块或交易签名需要x个CPU周期数，验证一个签名需要y个CPU周期数，产生一个MAC需要z个CPU周期数，验证一个MAC需要z个CPU周期数；
[0018]主节点从所有的边缘设备中收集未验证的交易，然后按照时间戳对交易进行排序，假设块的大小为S
b
(t)，交易的平均大小为χ，则一个块中的交易数为：在这一阶段，主节点需要验证L个交易的签名和MAC，因此主节点的计算成本为L(y+z)；
[0019]主节点为块产生一个签名和MAC，为N
s
‑
1个副本节点产生用于pre
‑
prepare消息的MAC，每个副本节点验证块的MAC，以及块中L个交易的签名和MAC，主节点的计算成本为x+N
s
z，每个副本节点的计算成本为z+L(y+z)，假设块的传输时间与块的大小成正比，则消息传输时间为τ
b
S
b
；
[0020]副本节点验证了pre
‑
prepare消息后，向其他共识节点发送prepare消息，在每个共识节点收到2f个prepare消息后，进入下一个阶段，在这一阶段中，主节点需要验证2f个MAC，因此计算成本为2fz；每个副本节点需要产生N
s
‑
1个MAC以及验证2f个MAC，每个副本节点的计算成本为(N
s
‑
1)z+2fz，消息传输时间为τ
b
S
b
；
[0021]在接收到2f个prepare消息后，每个共识节点向其他节点包括主节点发送commit消息，在这一阶段，主节点和副本节点需要验证2f个MAC，产生N
s
‑
1个MAC，因此主节点和副本节点的计算成本为(N
s
‑
1)z+2fz，消息传输时间为τ
b
S
b
；
[0022]在接收到2f个commit消息后，主节点和副本节点认为块是合法的，将块加入区块链账本中，并向其他边缘设备发送包含验证的块的reply消息，在收到f+1个reply消息后更新全局视图，在这一阶段中，主节点和副本节点需要为reply消息产生一个MAC，因此主节点和副本节点的计算成本为z，消息传输时间为τ
b
S
b
。
[0023]进一步的，建立任务卸载和资源分配联合优化模型包括：
[0024][0025]约束条件：
[0026][0027][0028][0029][0030][0031][0032]其中，x
n
(t)表示时隙t下边缘设备n的本地观测；p
n
(t)表示时隙t下边缘设备n将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法，其特征在于，具体包括以下步骤：针对多服务器的动态MEC场景，考虑到MEC服务器的计算、通信资源和信道状态是时变的以及异构的边缘节点之间的交互会引发安全和隐私问题，建立基于区块链的移动边缘计算任务卸载模型；以最小化用户完成计算任务的成本以及最大化用户参与挖矿获得的效用为目标，在多维资源约束的条件下，建立任务卸载和资源分配联合优化模型；考虑到随机时变的网络环境和环境状态的部分可观测性，将任务卸载成本问题和区块链挖矿效用问题抽象为部分可观测的马尔可夫决策过程；根据所建立的系统模型获得MDP问题的状态空间和动作空间，并构建奖励函数；采用多智能体强化学习算法做出最优卸载和资源分配决策。2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法，其特征在于，基于区块链的移动边缘计算任务卸载模型包括：当一个边缘设备有计算任务卸载需求时，向MEC服务器层发送卸载需求，在收到多个回复消息后，通过查询存储在区块链中的MEC服务器的可靠度表找到候选者的可靠度，根据可靠度以及信道状况、服务器的可用计算资源选择恰当的服务器进行计算卸载，可靠度表根据计算任务卸载的已验证的交易来定期更新；将每个MEC服务器的可靠度存储在区块链账本中，在边缘设备做卸载决策时，从区块链中查询到可靠度；在共识过程中，主节点负责块的产生，副本节点负责块的验证，没有被选择的边缘设备作为普通节点，只负责将已验证的块加入维护的区块链账本中。3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法，其特征在于，区块链共识的过程包括：对一个块或交易签名需要x个CPU周期数，验证一个签名需要y个CPU周期数，产生一个MAC需要z个CPU周期数，验证一个MAC需要z个CPU周期数；主节点从所有的边缘设备中收集未验证的交易，然后按照时间戳对交易进行排序，假设块的大小为S
b
(t)，交易的平均大小为χ，则一个块中的交易数为：在这一阶段，主节点需要验证L个交易的签名和MAC，因此主节点的计算成本为L(y+z)；主节点为块产生一个签名和MAC，为N
s
‑
1个副本节点产生用于pre
‑
prepare消息的MAC，每个副本节点验证块的MAC，以及块中L个交易的签名和MAC，主节点的计算成本为x+N
s
z，每个副本节点的计算成本为z+L(y+z)，假设块的传输时间与块的大小成正比，则消息传输时间为τ
b
S
b
；副本节点验证了pre
‑
prepare消息后，向其他共识节点发送prepare消息，在每个共识节点收到2f个prepare消息后，进入下一个阶段，在这一阶段中，主节点需要验证2f个MAC，因此计算成本为2fz；每个副本节点需要产生N
s
‑
1个MAC以及验证2f个MAC，每个副本节点的计算成本为(N
s
‑
1)z+2fz，消息传输时间为τ
b
S
b
；在接收到2f个prepare消息后，每个共识节点向其他节点包括主节点发送commit消息，在这一阶段，主节点和副本节点需要验证2f个MAC，产生N
s
‑
1个MAC，因此主节点和副本节点
的计算成本为(N
s
‑
1)z+2fz，消息传输时间为τ
b
S
b
；在接收到2f个commit消息后，主节点和副本节点认为块是合法的，将块加入区块链账本中，并向其他边缘设备发送包含验证的块的reply消息，在收到f+1个reply消息后更新全局视图，在这一阶段中，主节点和副本节点需要为reply消息产生一个MAC，因此主节点和副本节点的计算成本为z，消息传输时间为τ
b
S
b
。4.根据权利要求1所述的一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法，其特征在于，建立任务卸载和资源分配联合优化模型包括：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：其中，x
n
(t)表示时隙t下边缘设备n的本地观测；p
n
(t)表示时隙t下边缘设备n将任务卸载到MEC服务器m的传输功率；为时隙t下MEC服务器m为执行边缘设备n的卸载任务分配的计算资源；为时隙t下边缘设备n为执行任务分配的计算资源；为时隙t下边缘设备为区块链挖矿分配的计算资源；为时隙t下边缘设备n的共识效用；Cost(t)为时隙t下边缘设备的成本；x
n
(t)表示时隙t下边缘设备n的卸载决策，如果在时隙t计算任务被卸载到MEC服务器i执行，则x
n
(t)＝i，如果任务在本地执行则x
n
(t)＝0；为边缘设备的集合，N为边缘设备的数量；P
n
为传输功率的最大值；为系统操作时间被离散化为T个时隙的集合；F
n
为边缘设备n的最大计算资源；F
m
为服务器m的最大计算资源；为MEC服务器的集合；φ
n
为边缘设备n用于区块链挖矿的最大计算资源；τ
n
表示任务可容忍的最大时延；T
n
(t)为边缘设备n在时隙t的处理时延。5.根据权利要求1所述的一种基于区块链的移动边缘计算任务卸载方法，其特征在于，将任务卸载成本问题和区块链挖矿效用问题抽象为部分可观测的马尔可夫决策过程包括：由边缘设备充当智能体，并定义元组{S,O,A,R}描述上述马尔可夫博弈过程，其中，S表示全局的状态空间，时隙t的环境为全局状态s(t)∈S，O＝{O1,O2,...,O
N
}为智能体的观测空间集合，O
n
为边缘设备n的观测空间对应的取值空间；A＝{A1,A2,...,A
N
}为智能体的动作空间集合，A
n
为边缘设备n的智能体的动作空间对应的取值空间；R＝{R1,R2,...,R
N
}为奖励集合，R
n
为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云，康梅艳，鲜永菊，左琳立，吴广富，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：