面向无线体域网的任务卸载策略研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

无线体域网（wirelessbodyareanetwork，wban）作为一种新兴的无线通信技术，近年来在医疗健康、运动监测、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

wban通过部署在人体表面或植入体内的微型传感器节点，能够实时采集用户的生理参数、运动状态、环境信息等数据，为疾病诊断、健康管理、运动训练等应用提供数据支持。

然而，wban中的传感器节点通常受限于电池容量、计算能力和存储空间等因素，难以独立完成复杂的计算和数据处理任务。

2. 本选题国内外研究状况综述

任务卸载作为一种提升资源受限设备性能的有效途径，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。

在wban领域，任务卸载技术的研究也取得了一定的进展，但仍然面临着许多挑战。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以无线体域网为背景，针对任务卸载过程中面临的挑战，研究面向无线体域网的任务卸载策略，主要研究内容包括：
1.无线体域网任务卸载模型构建:针对wban中节点资源受限和数据传输受限的特点，构建合理的网络模型，并对任务卸载过程进行数学建模，分析影响任务卸载性能的关键因素，例如节点计算能力、通信带宽、任务数据量等。

2.任务卸载决策算法设计:为了实现wban中任务的合理分配和高效执行，研究基于优化理论、博弈论或机器学习的卸载决策算法，目标是在满足延迟、能耗和可靠性等约束条件下，最小化任务完成时间或最大化系统效用。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和性能评估相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:深入研究无线体域网、任务卸载、优化理论、博弈论、机器学习等相关领域的国内外最新研究成果，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.系统建模与分析:针对wban中节点资源受限和数据传输受限的特点，构建合理的网络模型，并对任务卸载过程进行数学建模，分析影响任务卸载性能的关键因素，例如节点计算能力、通信带宽、任务数据量等。

3.任务卸载策略设计:基于优化理论、博弈论或机器学习等方法，设计高效的任务卸载决策算法，目标是在满足延迟、能耗和可靠性等约束条件下，最小化任务完成时间或最大化系统效用。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对wban特点设计任务卸载策略:充分考虑wban中节点资源受限、数据传输受限、人体运动等特点，设计更加贴合实际应用场景的任务卸载策略。

2.结合多种优化方法设计高效算法:综合运用优化理论、博弈论、机器学习等方法，设计更加高效、智能的任务卸载决策算法，以提高wban的性能和效率。

3.通过仿真实验验证策略有效性:搭建wban仿真平台，对所提出的任务卸载策略进行仿真实验，并与其他现有算法进行比较，验证所提策略在不同网络环境和应用场景下的有效性和优越性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 丁欣,周华春,周波.移动边缘计算中基于深度强化学习的任务卸载算法[j].计算机应用,2020,40(04):1130-1136.

[2] 张琳,王尚平,李静.基于改进蝗虫算法的mec计算卸载方案[j].计算机工程,2021,47(07):1-9.

[3] 王磊,王晓峰,郭晓军.基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载方法[j].计算机科学,2020,47(07):139-145.