申请/专利权人：南京工业大学

申请日：2023-12-04

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN117651049A

主分类号：H04L67/104

分类号：H04L67/104;H04L67/12;H04L67/10;H04L67/1008;H04L67/1021;H04L9/00;H04L41/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：一种基于联盟链与DRL的空天地一体化车联网任务卸载方法，在SAGVN中，位于卫星和地面基站的覆盖范围内的车辆产生任务时，按就近原则，任务被基站采集，并被转移至移动边缘计算MEC控制器的卸载队列；MEC控制器通过智能合约获取各个基站的卸载队列信息，并根据当前车辆行驶方向和速度进行工作流调度决策，将任务按照先到先服务的规则分配到负载低的协作基站。设计并行的三种链码分别用于记录全网态势信息、全局拓扑信息和全局模型信息，并部署跨链交互智能合约。提出基于索引树的区块构造更新方法。设计基于Merkle证明的跨链数据交互机制。设计跨链优化的DDQN方法，实现高安全和低延迟的协作式工作流调度。

主权项：1.一种基于联盟链与DRL的空天地一体化车联网任务卸载方法，其特征是在区块链层、资源管理层和任务调度层构成的空天地一体化车联网SAGVN中：位于卫星和地面基站的覆盖范围内的车辆产生任务时，按就近原则，任务被基站采集，并被转移至移动边缘计算MEC控制器的卸载队列；MEC控制器通过智能合约获取各个基站的卸载队列信息，并根据当前车辆行驶方向和速度进行工作流调度决策，将任务按照先到先服务的规则分配到负载低的协作基站；任务分配信息被打包成区块并记录；在区块链层中设计全局拓扑链、全网态势链和全局模型链，它们分别存储全局拓扑信息、全网态势信息和全局模型信息；由资源管理层收集和整合来自空基、天基和地基网络的资源；通过区块链将这些资源汇集成资源池，记录在全局拓朴链和全局态势链中；资源管理层分布有MEC控制器，MEC控制器通过核心网连接各类基站，负责对边缘网络资源和任务进行分配与调度；MEC控制器部署有基于深度强化学习DRL的工作流调度模型；当MEC控制器获取到车辆上载的任务信息时，通过工作流调度模型获得任务卸载方案；由地基网络组成的任务调度层执行任务卸载方案；所有空天地节点都通过准入机制加入联盟链；任务调度允许任务卸载到其他基站协作执行；每个基站和MEC控制器都有延迟敏感型任务卸载队列和延迟容忍型任务卸载队列，这些队列信息都被记录在全局拓扑链；在区块链层中：1全局拓扑链：每个节点将收集到的网络拓扑信息形成交易记录，通过智能合约添加到区块链；链上存储的网络拓扑信息为工作流调度模型的训练和在线决策提供安全可信的支撑环境；2全网态势链：各节点即时地将采集到的态势信息上传至区块链；作为DRL训练节点的MEC控制器通过智能合约向全网态势链发起查询请求，通过节点身份信息验证后，态势信息通过智能合约返回到训练节点中，以进行后续的资源分配与任务调度；3全局模型链：工作流调度模型训练完成后，MEC控制器压缩模型并将压缩后的模型参数提交给智能合约，通过身份验证后，模型参数被上传到全局模型链；其他基站根据全局模型链中存储的模型参数更新本地的工作流调度模型；MEC控制器还通过智能合约直接下载区块链上的预训练模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京工业大学 基于联盟链与DRL的空天地一体化车联网任务卸载方法

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