利用双边缘计算的高安全卸载方法、系统、终端及其介质

本发明涉及空天海一体化网络通信，具体为一种利用双边缘计算的高安全卸载方法、系统、终端及其介质。

背景技术：

1、无线通信技术的快速发展推动了基于空、天、海、地等多维无线通信的融合，可提供全时和全区域的数据传输服务。由于海洋集成无线网络在国防和智能海洋物联网的发展中具有重要意义，因此这极大推动了基于空-天-海三维网络深度融合的空天海一体化网络(space-ari-aqua integrated network,saain)发展，为各种海洋应用提供无处不在、智能、协作和高效的无线通信。

2、近年来，物联网的快速发展导致saain的日数据量呈现爆炸式增长，随着海上移动用户(marine mobile users,mmus)对网络服务质量、服务请求时延等网络性能要求不断提高，资源受限的移动设备终端难以满足。为了应对上述挑战，移动边缘计算(mobile edgecomputing,mec)作为saain中的一种有前途的技术和架构被提出。mec的思想是将云端的计算功能和服务下沉到具有地理位置优势的网络边缘，就近提供实时的计算辅助，减少移动终端的任务计算时延和能耗。当mec网络采用部分计算卸载的操作模式时，mmus的计算任务一部分在本地执行，另一部分则首先考虑卸载到地面上的基站(base station,bs)边缘服务器上计算执行，若该服务器的容量超过限制后，合法无人机(legitimate uav)会作中继将任务信息转发到近地轨道(low earth orbit，leo)卫星网络中的卫星(satellite)边缘服务器上计算执行。

3、另一方面，由于无线通信的广播性质，通过无线信道从终端设备卸载到接入点的任务容易受到窃听者攻击从而导致信息泄露，特别是在具有视距(light-of-sight,los)链路的无人机网络中。因此采用物理层安全技术—协同干扰，在卫星卸载过程，部署无人干扰机(jammer uav)发送干扰信号，有效保证传输的安全性。

技术实现思路

1、为了克服上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种利用双边缘计算的高安全卸载方法、系统、终端及其介质，以解决现有技术中无人机安全卸载任务的平均保密率低以及移动终端计算任务卸载给小基站和卫星边缘服务器过程的安全传输时延长的技术问题。

2、本发明是通过以下技术方案来实现：

3、一种利用双边缘计算的高安全卸载方法，包括如下步骤：

4、s1、构建空天海一体化网络模型，其中空天海一体化网络模型包括若干小基站、海上移动用户mmu、安全无人机、无人干扰机和卫星；

5、s2、根据步骤s1得到的空天海一体化网络模型构建本地计算时延模型和任务卸载时延模型，其中任务卸载时延模型包括任务卸载到地面边缘服务器以及任务卸载到卫星边缘服务器；

6、s3、利用中继无人机向卫星卸载任务过程存在的信息安全问题，通过数学模型将步骤s2得到的任务卸载时延模型建模为公式化的最大化平均保密速率的问题p1和最小化系统时延的问题p2，并将问题p1解耦为4个子问题；

7、s4、通过迭代步骤s3得到的问题p1求解mmu发射功率子问题、无人机轨迹优化子问题近似最优解以及通过模拟退火算法求解步骤s3得到的问题p2，获得无人机最优的发射功率和接入卫星的最优接收功率，完成利用双边缘计算的高安全卸载工作。

8、优选的，步骤s1中，构建空天海一体化网络模型的具体步骤如下：

9、s101、构建包含1个搭载mec服务器的小基站、m个mmus、l个安全无人机、j个无人干扰机、5颗卫星的空天海一体化网络模型，5颗卫星属同一轨道，其中1颗作接入卫星，直接与无人机传输数据，其余4颗卫星搭载mec服务器，供接入卫星调度计算卸载任务，设置n个mmus到小基站计算卸载任务，m-n个mmus利用安全无人机作中继在卫星计算卸载任务；安全无人机的集合表示为无人干扰机的集合表示为到小基站卸载任务的mmu集合表示为到卫星卸载任务的mmu集合表示为

10、s102、建立mmu和无人机及无人机和接入卫星的通信模型，由于los链路在mmu和安全无人机之间的链路中占主要优势，信道增益服从自由空间损耗模型，则mmu和安全无人机之间的信道功率增益mmu和无人干扰机之间的信道功率增益分别如下公式表达：

11、

12、其中，β0为参考距离d0＝1时的信道功率增益，γ为路损指数；为到卫星卸载任务的mmu水平位置，为安全无人机的水平位置，为无人干扰机的水平位置，h为安全无人机和无人干扰机的固定飞行高度；

13、安全无人机和接入卫星之间的信道功率增益无人干扰机和接入卫星之间的信道功率增益分别表示如下：

14、

15、其中，gl为安全无人机的发射天线增益，gj为无人干扰机的发射天线增益，gs为卫星的接收天线增益，c为真空中的光速，hs为卫星的垂直高度，f为载波频率；

16、s103、第m个mmu将计算任务卸载到地面小基站时，该mmu和小基站之间的上行链路的数据传输速率表示为：

17、

18、其中，b为所有mmus的传输带宽，pm为mmu向小基站发射noma信号的功率值，为接收到的加性白色高斯噪声，0≤|h1|2≤|h2|2≤...|hm|2≤...≤|hn|2分别表示第1到n的mmus信道增益；

19、在无人机辅助的上行传输系统中，当mmu以功率pn,u,l向合法无人机发射fdma信号，mmu以功率pn,u,j向无人干扰机发射fdma信号，mmu和安全无人机之间的上行链路的数据传输速率rn,u,l、mmu和无人干扰机之间的上行链路的数据传输速率pn,u,j分别表示为：

20、

21、其中，b为所有mmus的传输带宽，为无人干扰机的发射天线和接收天线的自干扰，为mmu和安全无人机之间的信道功率增益，为mmu和无人干扰机之间的信道功率增益，为接收到的加性白色高斯噪声；

22、mmus向合法无人机传输任务过程产生的系统平均保密率表示为：

23、

24、其中，m为mmus的总人数，n为mmus到小基站计算卸载任务的人数，m-n为mmus到卫星计算卸载任务的人数，rn,u,l为mmu和安全无人机之间的上行链路的数据传输速率，rn,u,j为mmu和无人干扰机之间的上行链路的数据传输速率。

25、优选的，步骤s2中，构建本地计算时延模型和任务卸载时延模型具体包括：

26、s201、第m个mmu的计算任务大小用dm表示，定义其中dm为mmu所需执行的任务数据量大小，cm为计算任务dm中每1bit数据所需要的cpu周期频率数；mmu数据的整个计算过程包括本地计算和部分卸载；mmu本地计算的任务数据量为(1-xm)dm，mmu卸载到地面mec服务器计算的数据量为xmdm，其中x为卸载变量；因此，mmu本地计算的时延表示为：

27、

28、其中为序号m的mmu的cpu计算频率，xm为mmu卸载到地面mec服务器计算的数据量比例；

29、s202、计算任务卸载到地面的时延，n个mmus将任务卸载到地面过程中产生的时延主要是mmus任务卸载到地面小基站带mec服务器的时延和小基站执行任务的计算产生时延；

30、s203，计算任务卸载到卫星的时延，当其余m-n个mmus面临延迟敏感任务时，mmus选择将任务卸载到空间卫星执行，mmus在空间卸载产生的总时延由以下3个阶段产生的时延构成：mmus向安全无人机传输任务的时延、安全无人机向接入卫星转发任务的时延和接入卫星调度mec卫星的时延。

31、进一步的，步骤s202中，计算任务卸载到地面的时延过程如下：

32、首先，定义第m个mmu任务卸载到地面小基站的时延为：

33、

34、其中，rm为mmu和小基站之间的上行链路的数据传输速率；

35、其次，定义地面小基站执行第m个mmu任务产生的时延为：

36、

37、其中fs表示为地面小基站分配给第m个mmu的cpu计算频率；

38、n个mmus在地面小基站计算卸载任务花费的总时延表示如下：

39、

40、其中，为第m个mmu任务卸载到地面小基站的时延；为地面小基站执行序号m的mmu任务产生的时延。

41、进一步的，步骤s203中，计算任务卸载到卫星的时延的过程如下：

42、首先，定义第m个mmu向第l个安全无人机传输任务的时延为：

43、

44、其中，为安全无人机的水平位置；h为安全无人机均固定在地面以上的高度；pn,u,j为；为mmu和无人干扰机之间的信道功率增益；

45、其次，定义第l个安全无人机向接入卫星转发任务的时延为：

46、

47、其中m为子信道数，由带宽资源b平均划分得到；b为所有mmus的传输带宽；gs为；pa为；f为；为接收到的加性白色高斯噪声；pn,j,s为；gl为；gj为；hs为；

48、接入卫星接收到来自无人机转发的任务后，先将卸载信息与干扰信息分离，再调度1颗mec卫星进行卸载；系统中的5颗卫星位于同一轨道，则可以利用地球的半径、卫星的高度、轨道平面之间的夹角等参数估计两颗卫星之间的传播延迟；当纬度在66°以上时，卫星链路将被中断，因此最短的传播延迟发生在纬度66°左右的位置；根据余弦定理得到同一轨道上的两颗卫星之间的传播延迟为：

49、

50、其中，rp为地球半径，ny为该轨道平面上的卫星数；hs为；

51、最后，mec卫星执行序号m的mmu任务产生的时延为：

52、

53、其中，wu为卸载任务u(u＝1,2,...,u)的大小，单位bits。

54、优选的，步骤s3中，通过数学模型将上述任务卸载模型建模为公式化的最大化平均保密速率的问题p1和最小化系统时延的问题p2，并将问题p1解耦为4个子问题具体包括：

55、s301、联合优化安全无人机、无人干扰机水平位置以及mmu向合法无人机发送的功率，将saain系统的平均保密率最大化问题建模为问题p1：

56、p1:

57、s.t.c1:

58、c2:

59、c3:

60、c4:

61、c5:

62、c6:

63、其中，分别表示安全无人机和无人干扰机的初始位置；qlf、qjf分别表示安全无人机和无人干扰机的最终位置；d表示无人机在每个时间间隙内飞行的最大水平距离；

64、其中，约束c1-c4保证无人机每个间隔内移动的水平距离不得超过d，约束c5-c6表示无人机的发射功率不超过平均值和峰值；

65、s302、利用块坐标下降法将上述非凸问题p1解耦为4个子问题，包括mmu向合法无人机发送的功率优化问题、mmu向无人干扰机发送的功率优化问题、合法无人机的轨迹优化问题、无人干扰机的轨迹优化问题；

66、s303、在求解p1的基础上，联合优化无人机的发射功率、接入卫星的接收功率，将saain系统的总传输时延最小化问题建模为问题p2：

67、p2:

68、s.t.c1:

69、c2:

70、c3:α1+α2＝1

71、c4:fs≤fmax,tm≤t

72、其中，c1表示系统对平均保密率的约束，c2表示对系统任务量的约束，c4表示mec服务器在系统中的计算能力有限，mmu在本地计算时间不允许超过总时延。

73、优选的，步骤s4中，通过迭代以求解mmu分别向合法无人机和无人干扰机的发射功率优化问题以及合法无人机和无人干扰机的轨迹优化问题近似最优解以及通过模拟退火算法求解p2问题，获得无人机最优的发射功率、和接入卫星的最优接收功率具体包括：

74、s401、在求解mmu发射功率子问题、无人机轨迹优化子问题时，给定其各个变量初值，带入求解第i次迭代下mmu向合法无人机发送信号的功率近似解，再把第i次迭代的mmu向合法无人机发送信号的功率近似解及其他初值代入mmu向无人干扰机发送信号的功率优化子问题，求解出第i次迭代下的mmu向无人干扰机发送信号的功率局部近似解，再将第i次迭代的mmu向无人机发送信号的功率值及其他初值代入合法无人机轨迹优化子问题，求解出合法无人机轨迹的第i次迭代局部近似解，再把第i次迭代的无人机发射功率解和合法无人机轨迹解代入无人干扰机轨迹子问题求局部近似解，不断增加迭代次数，直到两次迭代的p1目标函数值之差满足在一定范围内，即可得到最大平均保密率，结束流程；

75、s402、基于优化问题p2的解决过程与金属退火之间的相似性，使用模拟退火算法获取无人机最优的发射功率、和接入卫星的最优接收功率；给定初始温度t0、退火速率r、终止温度t以及各优化变量在初状态下的值，求解第i+1次迭代下的合法无人机的发射功率，若第i+1次与第i次的差值小于0，接受第i+1次迭代下的新解，同时继续求解第i+1次迭代下的无人干扰机的发射功率，若第i+1次与第i次的差值小于0，接受第i+1次迭代下的新解，同时继续求解第i+1次迭代下的接入卫星的发射功率，若第i+1次与第i次的差值小于0，接受第i+1次迭代下的新解；若第i+1次与第i次的合法无人机发射功率的差值不小于0，先判断差值的关系式是否满足大于随机数，若满足接受第i+1次迭代下的新解，反之，不接受第i+1次迭代下的新解；做完第i+1次迭代的判断后衰减温度值，直到到达终止温度，即可获得系统的最小传输时延，结束算法。

76、一种利用双边缘计算的高安全卸载系统，包括

77、第一模型创建模块，用于构建空天海一体化网络模型，其中空天海一体化网络模型包括若干小基站、海上移动用户mmu、安全无人机、无人干扰机和卫星；

78、第二模型创建模块，用于根据得到的空天海一体化网络模型构建本地计算时延模型和任务卸载时延模型，其中任务卸载时延模型包括任务卸载到地面边缘服务器以及任务卸载到卫星边缘服务器；

79、第一数据处理模块，用于利用中继无人机向卫星卸载任务过程存在的信息安全问题，通过数学模型将得到的任务卸载时延模型建模为公式化的最大化平均保密速率的问题p1和最小化系统时延的问题p2，并将问题p1解耦为4个子问题；

80、第二数据处理模块，用于通过迭代得到的问题p1求解mmu发射功率子问题、无人机轨迹优化子问题近似最优解以及通过模拟退火算法求解步骤s3得到的问题p2，获得无人机最优的发射功率和接入卫星的最优接收功率，完成利用双边缘计算的高安全卸载工作。

81、一种移动终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述一种利用双边缘计算的高安全卸载方法的步骤。

82、一种计算机可读存储介质，所述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实现如上述所述一种利用双边缘计算的高安全卸载方法的步骤。

83、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

84、本发明提供了一种利用双边缘计算的高安全卸载方法，联合优化无人机发射功率、无人机轨迹、接入卫星接收功率以及mmu发射功率，最小化移动终端计算任务卸载给小基站和卫星边缘服务器过程的传输时延，从而提升了系统整体的传输效率。另外，与单纯追求系统时延最小的方案相比，充分考虑到系统的安全性，通过部署无人干扰机发送干扰信息，大大降低了mmus在向卫星传输任务时被窃听风险，使系统整体具有最大的平均保密率。