(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210048194.7 (22)申请日 2022.01.17 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114531447 A (43)申请公布日 2022.05.24 (73)专利权人 西安电子科技大 学 地址 710071 陕西省西安市太白南路2号西 安电子科技大 学 (72)发明人 董学文　底子杰　郭校杰　张志为　 杨凌霄　沈玉龙　张涛　张晓东　 (74)专利代理 机构 西安长和专利代理有限公司 61227 专利代理师 何畏 (51)Int.Cl. H04L 67/104(2022.01) H04L 67/10(2022.01) H04B 7/06(2006.01) H04B 7/0413(2017.01) H04B 7/185(2006.01)H04L 9/40(2022.01) G06F 16/23(2019.01) (56)对比文件 CN 109922137 A,2019.0 6.21 CN 109472520 A,2019.0 3.15 CN 113163365 A,2021.07.23 CN 112073929 A,2020.12.1 1 US 2020007414 A1,2020.01.02 Xianbang Diao.UA V-Relayi ng-Assisted Multi-Ac cess Edge Computi ng With Multi- Antenna Base Stati on:Offloading and Scheduling Optimizati on. 《IEEE TRANSACTIONS ON VE HICULAR TE CHNOLOGY》 .2021, Jianbo Du.Dro ne-Assisted and Blockchain-Enabled Edge- Cloud Computi ng Networks:Arc hitecture Design, Case Study, and Future Directi ons. 《IEEE Internet of Things Magazine》 .2021, 审查员 刘莹 (54)发明名称 移动边云结合监管任务协同调度方法、 系统 及计算机设备 (57)摘要 本发明属于区块链领域和边缘计算技术领 域， 公开了一种基于区块链的移动边云结合监管 任务协同调度方法及系统。 无人机辅助的边缘监 管节点， 以下简称为无人机监管节点， 基于区块 链智能合约， 选择不同重要性和截止日期的监管 任务上传至区块链中， 上链的监管任务通过多天 线的方式点对点传输给组织内其他分布式节点； 无人机监管节 点对上链监管任务进行查询， 并根 据监管任务的重要性和截止日期进行选择和计 算来获得最大的计算收益， 并将 完成的任务上传 到区块链； 无人机监管节点根据剩余监管任务进 行移动来改善信道状态， 并将无法在无人机监管节点及时处理的任务卸载到云端执行。 本发明提 高了监管任务的执行效率， 有助于实现任务执行 的低延迟和高吞吐量。 权利要求书3页 说明书10页 附图5页 CN 114531447 B 2022.11.29 CN 114531447 B 1.一种移动边云结合监管任务协同调度方法， 其特征在于， 所述移动边云结合监管任 务协同调度方法包括以下步骤： 步骤一， 无人机监管节点基于区块链智能合约， 选择不同重要性和截止日期的监管任 务上传至区块链中， 上链的监管任务通过多天线的方式点对点传输给组织内其他分布式节 点； 步骤二， 无人机监管节点对上链监管任务进行查询， 并根据监管任务的重要性和截止 日期进行选择和计算 来获得最大的计算收益， 并将完成的任务上传到区块链； 步骤三， 无人机监管节点根据剩余监管任务进行移动来改善信道状态， 并将无法在无 人机监管节点及时处 理的任务卸载到云端执 行； 所述步骤二和步骤三中， 利用PDD ‑based的算法， 求解以下内层循环的拉格朗日子问 题， 直至问题收敛 得到每一时刻下监管任务的计算情况和无 人机的路径规划： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114531447 B 2其中， 表示 优化变量， 表示监管任务的上传和计算情况， 表示移动边缘监管节点路径 Pk[n]表示监管节点计算功率分配情况， 其他变量为引入的辅助变量； ak[n]表示第n个 时隙第k个监管任务的调度情况； ρ 表示 惩罚因子； λ1,k， λ2,k表示拉格朗日乘子； 表示引 入的辅助变量。 2.如权利要求1所述的移动 边云结合监管任务协同调度方法， 其特征在于， 所述步骤一 中的监管任务的数据信息包括任务大小、 计算强度、 计算收入、 截止日期以及重要程度。 3.如权利要求1所述的移动 边云结合监管任务协同调度方法， 其特征在于， 所述步骤一 中， 利用PDD ‑based的算法， 求解以下内层循环的拉格朗日子问题， 直至问题收敛得到每一 时刻下监管任务的选择情况： 其中， ak[n]表示第n个时隙第k个监管任务的调度情况； ρ 表示惩罚因子； λ1,k， λ2,k表示拉 格朗日乘子； 表示引入的辅助变量。 4.如权利要求3所述的移动边云结合监管任务协同调度方法， 其特征在于， 所述PDD ‑ based是一个双 层结构的算法， 包括： (1)引入辅助变量将离散约束转化为等式约束， 并将等式约束惩罚对偶到目标函数形 成增广拉格朗日问题； (2)在内层， 将增广拉格朗日问题分解为两个子问题， 交替优化两个子问题直至问题收 敛获得当前迭代的结果； (3)在外层， 根据内层所得到的结果， 由约束违反指示器的值来选择更新拉格朗日乘子 还是惩罚因子； (4)内外层不断迭代求 解直到问题收敛或者约束违反指示器的值 为0。 5.一种实施权利要求1～4任意一项所述的移动边云结合监管任务协同调度方法的移 动边云结合监管任务协同调度系统， 其特征在于， 所述移动边云结合监管任务协同调度系 统包括： 监管任务发布节点， 用于通过各个节点达成的共识合约， 定时向区块链发布监管任务， 并根据情况 更改监管任务的重要程度； 无人机监管节点， 搭载计算资源的无人机作为边缘监管节点来处理链上的监管任务， 无人机监管节点 通过移动来改善 到任务发布 节点的信道状态； 云， 用于将无法在无 人机监管节点及时处 理的任务卸载到云端 进行执行。 6.如权利要求5所述的移动 边云结合监管任务协同调度系统， 其特征在于， 所述无人机 监管节点包括： 服务器任务调度队列模块， 用于缓存来自各个发布 节点的监管任务； 能量监控模块， 用于负责控制无人机的能量消耗， 以保证任务的正常执行和无人机的 飞行； MIMO模块， 用于使用多天线技 术和波束成形技 术增加信道容 量。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114531447 B 3