[发明专利]基于移动边缘计算和区块链的车载网络应用数据传输和计费优化方法

说明书

本发明公开了基于移动边缘计算和区块链的车载网络应用数据传输和计费优化方法，通过构建计算模型、缓存模型和区块链模型，计算车辆本地计算和卸载计算的能耗和开销，供应商内容交付的传输能耗，以及区块链中数据吞吐量和共识过程产生的能耗和开销，从而通过训练深度神经网络，指导调整车辆任务卸载决策、内容缓存决策、共识节点卸载数目、区块间隔和区块尺寸，完成场景内的最优资源分配。本发明克服了车载单元计算和供应商内容交付能耗过高、计费数据安全、区块链中数据吞吐量低以及系统开销高等问题。仿真实验表明，本发明在节省系统能耗、计算开销以及提高区块链中数据吞吐量方面具有一定的优势。

技术领域

本发明涉及一种车联网中基于移动边缘计算和区块链的车载网络应用数据传输和计费优化方法，通过采用深度强化学习算法，设计一种车载应用内容传输和交易数据在区块链系统共识过程中，通过优化资源分配策略，有效减少系统能耗和计算开销并提高区块链系统数据吞吐量的决策优化方法，属于移动通信技术领域。

背景技术

近年来，随着新一代移动通信技术的快速发展，车联网因其在促进智能交通和智慧城市发展方面的潜在价值而受到世界范围内的广泛关注。技术上，车联网可以实现车辆与路边基础设施的互联。通过安装在车辆上的车载单元(on-board unit,OBU)，它可以为安全、交通管理和娱乐生活等方面提供各种多媒体内容的应用，包括道路交通预警、收费信息反馈、路径规划和娱乐供应(如在线视频、社交网络等)。

在车载网络中，车辆与云服务器之间的距离相对较长，回程链路的容量有限，这对于在支持供应商内容交付的同时满足车联网中移动设备的低延迟任务计算要求提出了巨大的挑战。另一方面，随着车辆用户服务需求的不断提高，涉及的支付内容增多，确保计费数据的安全性和私密性至关重要。然而，由于不同的基站由不同的供应商运营，基站之间的数据交互存在信任问题。此外，OBU的移动性和请求的数据类型的多样性使得计费信息更容易被泄露或操纵。攻击者会跟踪基站返回给用户的交易结果，并可能利用易受攻击的OBU对用户进行监控，或获得车辆数据和位置隐私等信息。

为应对装载在车辆上的OBU计算能力低、供应商内容交付时间长的问题，移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)被认为是一种关键技术。它可以将具有一定计算资源和缓存资源的基站用作网络边缘接入点，以在网络边缘协同任务计算和内容缓存。并且，相比于集中式的云计算，MEC的分布式结构拥有低时延、低计算开销以及低能耗等优势。在MEC系统的资源分配、卸载策略和协同合作等方面已进行了大量的研究。尽管许多现有工作已经在MEC的应用下完成，但是，MEC系统中用户支付服务请求所涉及的收费信息的安全和隐私问题应该得到关注和解决。

对此，区块链(blockchain)技术可以用来解决交易中的隐私和安全问题。与传统的依赖于可信第三方的数字分类账方法不同，区块链是一个不需基于彼此信任、也不需依赖单一中心化机构就能够运作的分散式系统。它具有去中心化，匿名性和防篡改的特征。区块链可以广泛应用于电力市场交易和其他交易场景，有效保证了交易数据记录和存储的真实性和安全性。并且，由于MEC和区块链相同的去中心化特征和相互依赖的功能，MEC的分布式结构也能够支持区块链过程产生的任务计算，这使它们的组合变得更加自然。

然而，MEC和区块链在车载网络中的联合应用仍然面临着巨大的挑战。例如，MEC服务器不仅需要处理车辆用户请求的计算任务，还要处理区块链系统共识过程的任务，这使得系统的设计更加复杂化。另一个问题是如何在提高交易吞吐量的同时保持区块链系统的安全性。并且，由于每个区块链节点的计算量不同，节点不同的卸载决策如何平衡系统的能耗和计算开销也是一个需要考虑的问题。此外，考虑应该根据什么衡量指标来选择需要缓存到边缘的内容。因此，在设计系统时，应该仔细考虑这些问题。