本發(fā)明涉及無(wú)線通信，特別是涉及一種基于區(qū)塊鏈的邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)分布式資源分配方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、自動(dòng)駕駛車(chē)輛的網(wǎng)絡(luò)連接具有動(dòng)態(tài)性，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)頻繁變動(dòng)，連接距離短，但信道變化迅速，連接中斷時(shí)常發(fā)生，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性相對(duì)較低。智能交通系統(tǒng)的推廣使得視頻監(jiān)控技術(shù)在交通管理中扮演了重要角色，它能夠監(jiān)測(cè)和跟蹤特定區(qū)域內(nèi)的車(chē)輛，及時(shí)響應(yīng)交通堵塞、超速和違規(guī)駕駛等緊急情況。為了增強(qiáng)交通的安全性與效率，需要處理和分析大量的視頻流。視頻分析技術(shù)被視為提升自動(dòng)駕駛車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)安全性與效率的關(guān)鍵技術(shù)。然而，大量的視頻數(shù)據(jù)傳輸和對(duì)視頻進(jìn)行的復(fù)雜分析對(duì)車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了重大壓力。由于車(chē)輛的計(jì)算資源有限，車(chē)載邊緣計(jì)算作為一種有希望的技術(shù)被提出，以應(yīng)對(duì)車(chē)輛終端應(yīng)用需求的急劇上升。車(chē)載邊緣計(jì)算融合了車(chē)聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)智能地利用車(chē)輛及其周?chē)W(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算資源來(lái)滿足這些應(yīng)用的需求。

2、另外，不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也使得視頻數(shù)據(jù)的可靠性受到影響，這在自動(dòng)駕駛車(chē)輛的網(wǎng)絡(luò)中對(duì)數(shù)據(jù)共享的安全性和擴(kuò)展性構(gòu)成了挑戰(zhàn)。近年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)的融合，區(qū)塊鏈系統(tǒng)在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用越來(lái)越受到重視。車(chē)聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈系統(tǒng)結(jié)合了車(chē)聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛間信息的共享、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，為智能交通和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供了創(chuàng)新的解決方案。區(qū)塊鏈以其去中心化、開(kāi)放性、透明度、可信度和不可變性等特性，通常用于解決安全問(wèn)題，確保對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的可靠訪問(wèn)和控制。此外，區(qū)塊鏈和車(chē)載邊緣計(jì)算共享分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，這有助于它們的整合，并實(shí)現(xiàn)邊緣的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算，從而提供安全的數(shù)據(jù)處理，提升最終用戶的體驗(yàn)。

3、目前，一些研究正在探索將區(qū)塊鏈技術(shù)與車(chē)載邊緣計(jì)算結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和確保交易安全。如申請(qǐng)?zhí)朿n202110557813.0專(zhuān)利文件公開(kāi)了一種基于移動(dòng)邊緣計(jì)算和區(qū)塊鏈的車(chē)載網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)費(fèi)優(yōu)化方法，通過(guò)構(gòu)建計(jì)算模型﹑緩存模型和區(qū)塊鏈模型，計(jì)算傳輸和計(jì)算過(guò)程能耗和開(kāi)銷(xiāo)，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，指導(dǎo)調(diào)整車(chē)輛任務(wù)卸載決策﹑內(nèi)容緩存決策等參數(shù)，完成場(chǎng)景內(nèi)的最優(yōu)資源分配。因此，將區(qū)塊鏈技術(shù)與車(chē)載邊緣計(jì)算結(jié)合，保障數(shù)據(jù)安全，是未來(lái)技術(shù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

4、視頻數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的冗余問(wèn)題同樣不容忽視。高質(zhì)量的視頻傳輸并不需要保留所有原始視頻數(shù)據(jù)。直接卸載未經(jīng)壓縮的視頻任務(wù)會(huì)消耗大量不必要的資源。因此，對(duì)視頻任務(wù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)膲嚎s，是卸載前的必要步驟。目前的研究鮮有同時(shí)考慮視頻任務(wù)的壓縮率、卸載決策、帶寬和計(jì)算資源的限制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于區(qū)塊鏈的邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)分布式資源分配方法和裝置，能有效提高視頻任務(wù)卸載效率，優(yōu)化卸載過(guò)程的資源分配策略。

2、本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：提供一種基于區(qū)塊鏈的邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)分布式資源分配方法，包括以下步驟：

3、基于卸載任務(wù)的參數(shù)構(gòu)建區(qū)塊鏈系統(tǒng)收益模型；

4、基于卸載任務(wù)的時(shí)延構(gòu)建邊緣計(jì)算系統(tǒng)收入模型；

5、根據(jù)所述區(qū)塊鏈系統(tǒng)收益模型和邊緣計(jì)算系統(tǒng)收入模型，以收入最大化為目標(biāo)構(gòu)建資源優(yōu)化模型；

6、采用交替方向乘子法對(duì)所述資源優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到最優(yōu)卸載策略和資源分配方案；

7、采用所述最優(yōu)卸載策略和資源分配方案對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)分布式資源進(jìn)行分配。

8、所述區(qū)塊鏈系統(tǒng)收益模型表示為：其中，為區(qū)塊鏈系統(tǒng)收益，h為固定獎(jiǎng)勵(lì)，l為可變獎(jiǎng)勵(lì)因子，為用戶nm開(kāi)采的區(qū)塊大小，為用戶nm用于挖掘的計(jì)算資源，為用戶總數(shù)，z為時(shí)間因子，λ表示任務(wù)的達(dá)到率，η為能耗系數(shù)。

9、所述邊緣計(jì)算系統(tǒng)收入模型表示為：其中，為邊緣計(jì)算系統(tǒng)的收入，為卸載任務(wù)的用戶提供給邊緣計(jì)算系統(tǒng)的獎(jiǎng)勵(lì)，κ為邊緣計(jì)算系統(tǒng)能源消耗的單價(jià)，為用戶nm的卸載決策變量，為任務(wù)卸載至路邊單元的總能耗，為任務(wù)卸載至車(chē)輛組的總能耗。

10、所述任務(wù)卸載至路邊單元的總能耗表示為：其中，p(1,idle)和p(1,act)分別為路邊單元在非工作狀態(tài)下和工作狀態(tài)下的功耗，為任務(wù)卸載至路邊單元的傳輸延遲，表示為：為任務(wù)的大小，為任務(wù)的壓縮率，w(1)為可用寬帶，為分給路邊單元處理任務(wù)的頻譜，為傳輸功率密度，為用戶和路邊單元之間的信道增益，γ2為噪聲功率，m為路邊單元的數(shù)量；為任務(wù)卸載至路邊單元的排隊(duì)延遲，表示為：其中，為任務(wù)在第m個(gè)路邊單元上的剩余處理時(shí)間，ρ表示服務(wù)強(qiáng)度，e[]表示期望，為第m個(gè)路邊單元當(dāng)前的計(jì)算能力；為任務(wù)卸載至路邊單元的處理延遲，表示為：其中，任務(wù)的服務(wù)時(shí)間遵循參數(shù)為μ的指數(shù)分布，為分配給路邊單元用于處理任務(wù)的計(jì)算資源。

11、所述任務(wù)卸載至車(chē)輛組的總能耗表示為：其中，p(0,idle)和p(0,act)分別為車(chē)輛組在非工作狀態(tài)下和工作狀態(tài)下的功耗，為任務(wù)卸載至車(chē)輛組的傳輸延遲，表示為：為任務(wù)的大小，為任務(wù)的壓縮率，為任務(wù)分成的子任務(wù)數(shù)量，為分配給車(chē)輛的頻譜資源百分比，w(0)為車(chē)輛組的總寬帶，為用戶到車(chē)輛組的頻譜效率；為任務(wù)卸載至車(chē)輛組的處理延遲，表示為：ξ為處理單位大小計(jì)算任務(wù)所需的cpu周期，為車(chē)輛的計(jì)算能力。

12、所述資源優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)為：其中，為區(qū)塊鏈系統(tǒng)收益，為邊緣計(jì)算系統(tǒng)的收入。

13、所述資源優(yōu)化模型的約束條件包括：用戶nm的卸載決策變量限制、任務(wù)的壓縮率的限制、分配給用戶處理任務(wù)的頻譜資源不超出路邊單元和車(chē)輛組的可用頻譜資源總量的限制、區(qū)塊鏈系統(tǒng)和任務(wù)處理所需的計(jì)算資源不超過(guò)總計(jì)算資源的界限的限制、任務(wù)處理總延遲的最高限制。

14、本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：提供一種基于區(qū)塊鏈的邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)分布式資源分配裝置，包括：

15、第一構(gòu)建模塊，用于基于卸載任務(wù)的參數(shù)構(gòu)建區(qū)塊鏈系統(tǒng)收益模型；

16、第二構(gòu)建模塊，用于基于卸載任務(wù)的時(shí)延構(gòu)建邊緣計(jì)算系統(tǒng)收入模型；

17、第三構(gòu)建模塊，用于根據(jù)所述區(qū)塊鏈系統(tǒng)收益模型和邊緣計(jì)算系統(tǒng)收入模型，以收入最大化為目標(biāo)構(gòu)建資源優(yōu)化模型；

18、求解模塊，用于采用交替方向乘子法對(duì)所述資源優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到最優(yōu)卸載策略和資源分配方案；

19、分配模塊，用于采用所述最優(yōu)卸載策略和資源分配方案對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)分布式資源進(jìn)行分配。

20、本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于區(qū)塊鏈的邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)分布式資源分配方法的步驟。

21、本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于區(qū)塊鏈的邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)分布式資源分配方法的步驟。

22、有益效果

23、由于采用了上述的技術(shù)方案，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下的優(yōu)點(diǎn)和積極效果：本發(fā)明提出了一種車(chē)載邊緣計(jì)算環(huán)境中基于區(qū)塊鏈的分布式計(jì)算卸載與資源分配方法，能夠提高任務(wù)卸載效率，優(yōu)化資源分配，本發(fā)明使用區(qū)塊鏈進(jìn)行記錄能夠保障數(shù)據(jù)的安全和隱私性，利用的分布式算法交替方向乘子法相較于集中式算法也提升了問(wèn)題處理的效率。本發(fā)明相較其他算法可以獲得最大的系統(tǒng)收益，能夠優(yōu)化卸載決策，減少資源消耗。