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一种基于 区 块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法

阅读：760发布：2020-05-08

专利汇可以提供一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明提供了一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法，建立基于区块链技术的移动边缘计算网络资源安全共享模型，并根据带宽资源分配用户收益，子载波和功率联合分配效益，计算和存储资源分配用户收益提出了资源分配的优化模型；基于优化模型，提出对频谱和计算资源进行联合分配的方法，包括：(1)采用竞拍的方法对频谱资源进行分配；(2)采用拉格朗日算法对子载波和容量进行分配；(3)采用竞拍博弈模型对计算和存储资源进行分配。，下面是一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1、建立基于区块链技术的移动边缘计算网络资源安全共享模型；
所述模型分为云层、边缘云层和终端接入层；所述云层为核心网CN，包括一组大型服务器，用于提供整个系统的核心云资源；边缘云层包括MEC服务器和资源代理服务器RPS；所述MEC服务器是由电信运营商部署在网络边缘的小型云计算资源池，用于补充中心服务器，以便任务可以在离用户较近的地方进行处理；所述终端接入层包括基站和智能终端设备；所述基站为只能终端设备提供网络接入服务；
步骤2、采用区块链实现边缘云层数据共享，具体包括：
步骤2.1、交易流程；所述交易流程包括基于闪电网络的线下交易和线上交易；
所述线下交易流程包括：
①资源申请方和资源提供方创建通道；
②当双方进行交易时，资源申请方发送一个不完整交易给资源提供方；
③资源提供方接收到不完整交易后，发送与之对应的不完全交易给资源申请方；
④资源提供方提供服务；
所述线上交易流程包括：
①资源申请方在选择了交易对象后，预存相应的金额到区块链上；
②资源申请方创建交易，并将预存金额交易发送给peer节点上链，其中peer节点表示资源代理服务器；
③Peer节点将预存交易写入全球账簿；
④peer节点通知资源申请方交易完成；
⑤资源申请方通知资源提供方付款完成；
⑥资源提供方从全球账簿中检查交易是否完成，完成则提供服务；
步骤2.2、数据上链流程；
步骤2.2.1、资源申请方申请交易上链；
步骤2.2.2、peer节点收到交易后，调用上链链码，将交易广播到多个背书节点；
步骤2.2.3背书节点对交易进行检查验证，并签名，返回给交易提案的peer节点；
步骤2.2.4交易提案的peer节点收集背书，并检查收集到的背书是否足够，收集到足够背书后，将包含被书的交易提交给排序节点；
步骤2.2.5排序节点对所有收到的交易，按规定的顺序排序，然后打包在区块中进行分发。一旦排序节点收集的块的大小足够，或者达到了最大的时间，将把这些块广播到主节点；
步骤2.2.6主节点对区块进行验证并记录到全球账簿，并同步到其他所有的peer节点；
步骤2.3、检测流程
步骤2.3.1、资源申请方付款完成后，通知peer节点付款完成，同时发送待处理数据到资源提供方；peer节点读取全球账簿，检查付款是否完成；付款完成时调用交易监测链码；
付款未完成，则降低资源申请方优先级；当资源申请方优先级降为0时，不再为其分配资源；
步骤2.3.2、资源提供方接收资源申请方的数据，并对数据进行处理；
步骤2.3.3、数据处理完成后，资源提供方将数据处理结果返回给资源申请方，同时，通知peer节点交易完成；
步骤2.3.4、资源申请方在接收到处理好的数据后，通知peer节点，交易完成；
步骤2.3.5、Peer节点收到资源发送方和资源申请方的交易完成通知后，结束交易；只收到资源提供方的交易完成消息，但没收到资源申请方的交易成功消息时，则向资源申请方发送询问是否交易完成；如果申请方回复交易完成，则结束交易；若回复交易未完成，则在区块链中广播该资源提供方出现故障，将它从区块链中去除；资源提供方故障修复完成需重新申请加入。
2.一种基于权利要求1所述的移动边缘计算网络资源安全共享模型的资源联合分配方法，其特征在于：基于用户频谱资源竞拍收益、用户任务卸载至边缘云处理节省的时延和功耗效益以及用户竞拍计算和存储资源收益建立资源联合分配的优化模型如下：
(1)所述带宽资源竞拍问题的效益函数为：
其中mij是一个二值变量，表示基站j是否将资源分配给终端用户i，mij∈{0,1}，当mij＝
1时，表示分配资源，mij＝0表示不分配资源；wij表示申请带宽资源的数量；表示占用带宽的时间；表示用户i向基站j申请带宽资源时单位时间的投标价格；是用户i向基站j申请带宽资源单位时间的中标价格，γ表示带宽资源竞拍收益的归一化系数；
(2)所述用户任务卸载至边缘云处理节省的时延和功耗效益函数为：
其中，ti＝Di/fi表示在本地执行所需要的时间，Di为任务计算量，fi为智能终端的主频率；为将任务卸载到MEC执行所需要的时间，是数据从用户i传输到基站j所需的上行通信时延，Si为用户i申请存储资源大小，rij用户i到基站j的传输速率；
数据处理时延，fik表示资源提供者k为用户i分配的计算资源大小；α为时间效益归一化系-11 2
数；Ei＝ui*Di表示在本地执行终端设备消耗的能耗，其中，ui＝10 fi ；表示将任务卸载到MEC执行终端设备消耗的能耗，其中，cijn为用户i到基站j在子载波n的信道容量，pijn为用户i到基站j在信道n的功率；β表示能耗效益归一化系数；
(3)所述计算和存储资源分配问题，其效益函数为：
其中，mik是一个二值变量，表示计算资源提供者k是否将资源分配给终端用户i，mik∈{0,1}，当mik＝1时，表示分配资源，mik＝0表示不分配资源；fik表示资源提供者k为用户i分配的计算资源大小；数据处理时延；表示用户i向资源提供者k申请单位计算资源单位时间的投标价格；表示用户i向资源提供者k申请单位计算资源单位时间的中标价格，Si为用户i申请存储资源大小；表示用户i向资源提供者k申请单位存储资源单位时间的投标价格；表示用户i向资源提供者k申请单位存储资源单位时间的中标价格，δ表示MEC资源竞拍收益的归一化系数；
在带宽总量限制，发射功率限制，资源成本限制，用户申请时延限制条件下，资源联合分配的优化模型表示为：
约束条件包括：
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
其中，条件(1)表示分配的总带宽资源小于基站总带宽条件(2)表示申请的基站单位带宽中标价格大于成本；条件(3)表示一个信道只分配给一个用户；条件(4)表示信道分配的总功率小于最大功率Pi，且功率大于0；条件(5)表示系统时延小于条件(6)表示申请MEC的计算资源总量小于MEC总计算资源量条件(7)表示申请MEC的存储资源总量小于MEC总存储资源量条件(8)表示申请MEC单位计算资源的中标价格大于成本；条件(9)表示申请MEC单位存储资源的中标价格大于成本。
3.根据权利要求2所述的一种基于移动边缘计算网络资源安全共享模型的资源联合分配方法，其特征在于：基于权利要求2所述的资源联合分配的优化模型，对所述频谱和计算资源进行联合分配；所述资源联合分配算法包括：
(1)采用竞拍的方法对频谱资源进行分配；
(2)采用拉格朗日算法对子载波和容量进行分配；
(3)采用竞拍博弈模型对计算和存储资源进行分配。
4.根据权利要求3所述的一种基于移动边缘计算网络资源安全共享模型的资源联合分配方法，其特征在于：基于竞拍方法的频谱资源分配算法如下：
基于用户频谱资源竞拍收益最大化，多用户频谱资源分配采用匿名的第二价格竞拍博弈模型，采用贪婪算法；单位带宽价格高的先分配，直到资源分配完毕或者所有的用户都被满足；
步骤S1.1、将单位带宽单位时间的投标价格按降序排列；
步骤S1.2、将价格最高的用户作为中标用户，判断基站剩余频谱是否大于中标用户申请的频谱数量，判断中标价格是否大于频谱的成本，当条件均满足时，频谱分配成功，将中标用户从申请用户集合中去除，将中标用户申请的频谱数量从剩余频谱数量中去除；若上述条件中任一条件不满足，则分配不成功，将中标用户从申请用户集合中去除；
步骤S1.3、当剩余频谱资源数量大于0时，重复执行步骤S1.1-S1.2；当申请资源用户集合不为空时，重复执行步骤S1.1-S1.2。
5.根据权利要求3所述的一种基于移动边缘计算网络资源安全共享模型的资源联合分配方法，其特征在于：基于拉格朗日算法对子载波和容量进行分配算法如下：
对于频谱资源分配成功的用户，根据用户到频谱的上行链路传输时延和用户申请卸载处理任务的总时延，计算得出任务的执行时间，根据任务量和任务的执行时间，计算出申请计算资源的数量；
基于用户任务卸载至边缘云处理节省的时延和功耗效益最大化原则，将与基站链接的用户子载波分配的0,1离散变量松弛到(0,1)区间，当每个信道分配的功率一定时，由拉格朗日乘子法求得子载波的分配方法；
步骤S2.1、将待分配用户对应的待分配子载波的容量按降序排列，获取每个用户最大的子载波容量；
步骤S2.2、将每个用户最大的子载波容量按降序排列，得到所有用户对应的子载波容量最大值；
步骤S2.3、将该子载波分配给容量最大的用户，将该子载波从待分配的子载波中去除；
当分配了该子载波之后，用户已分配的子载波数量达到要求时，将用户从待分配用户中去除；未达到要求时，将该子载波分配给该用户，并且将子载波从待分配子载波中去除；
步骤S2.4、判断待分配子载波和待分配用户是否为空；当上述任一集合为空时，分配结束；
步骤S2.5、重复步骤S2.1-S2.4。
6.根据权利要求3所述的一种基于移动边缘计算网络资源安全共享模型的资源联合分配方法，其特征在于：采用竞拍博弈模型对计算和存储资源进行分配，如下：
基于用户计算和存储资源竞拍收益最大化原则，多用户计算和存储资源分配采用改进的匿名第二价格竞拍博弈模型，通过改进的贪婪算法，优先将计算和存储资源分配给单位带宽价格高的用户，直到资源分配完毕或所有的用户都被满足；
步骤S3.1、将向边缘云申请资源的用户，按用户接入网相对于边缘云的位置不同分为3个优先级，局域网为第1优先级，广域网为第2优先级，城域网为第3优先级；
步骤S3.2、计算单位时间内单位计算资源和存储资源投标价格的平均值以及成本的平均值；
步骤S3.3、将边缘云中第1优先级的用户的投标平均价格按降序排列；将价格最高的用户作为中标用户，选择计算资源和存储资源单价均小于中标用户价格且平均价格最高的用户价格作为中标价格；当边缘云剩余计算和存储资源大于中标用户申请的计算和频谱资源数量且中标价格大于资源的成本时，则将资源分配给中标用户，并将中标用户从申请用户集合中去除且将中标用户申请的资源数量从剩余资源数量中去除；否则分配不成功，将中标用户从申请用户集合中去除；
步骤S3.4、当第1优先级的申请用户集合为空时，进一步对第2优先级的用户执行步骤S3.3的操作；
步骤S3.5、当第2优先级的申请用户集合为空时，进一步对第3优先级的用户执行步骤S3.3的操作。

说明书全文

一种基于区 块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法

技术领域

[0001] 本发明涉及信息通信技术领域，主要涉及一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法。

背景技术

[0002] 随着物联网特别是智能物联网(AIoT)的发展，各种新型智能设备不断涌现，产生了海量的数据。比如，监控摄像头已经无处不在(据统计，在伦敦每14个人就有一个监控摄像头)，每天产生大量的视频数据。而每辆自动驾驶汽车每天更是会产生多达5TB的数据。把所有这些数据都传输到云上进行处理是今天的云和网络无法承受的。其次，新的场景和应用需要对数据在本地进行处理。比如，自动驾驶和工业自动化对数据处理的实时性有很高的要求。数据传输带来的网络延迟往往无法满足实时性的要求，如果网络发生故障可能带来灾难性后果。再如，人们对个人隐私越来越关注，而很多数据(视频、图片、音频等)都包含大量的个人隐私。保护个人隐私的最好的方法就是在本地进行数据处理，不把个人数据传到网络上去。另外，同样重要的是，硬件的快速发展使得智能边缘计算成为可能。随着AI 算法的日益成熟，人们开始设计制造专用的AI芯片，特别是专门用于深度学习模型推理的AI芯片，这些AI芯片不仅数据处理能力强大，而且尺寸小、功耗低、价格便宜，可以应用到各种边缘设备上，为智能边缘计算提供了坚实的硬件基础。然而单个边缘云服务能力有限，需要多个分布式边缘云协同工作，才能提升网络接入和服务能力。但是，目前各个边缘云属于不同的运营商、企业或第三方，而且各个企业的边缘云的数据都是为某个行业或应用服务，因此，各个边缘云形成数据孤岛，不能实现跨行跨网跨界融合，因此，为各个数据孤岛建立桥梁，实现不同数据的资源共享，成为物联网发展必须解决的重大问题。

[0003] 因此，本发明提出一种基于区块链和竞拍博弈的移动边缘计算的可信资源安全共享模型，解决移动边缘计算网络中各个边缘云的“孤岛”问题。

发明内容

[0004] 发明目的：本发明提出一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法，有效的解决了移动边缘计算网络中各个边缘云的“孤岛”问题，实现了边缘云之间的资源共享，提高了资源利用率。

[0005] 技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

[0006] 一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法，包括如下步骤：

[0007] 步骤1、建立基于区块链技术的移动边缘计算网络资源安全共享模型；

[0008] 所述模型分为云层、边缘云层和终端接入层；所述云层为核心网CN，包括一组大型服务器，用于提供整个系统的核心云资源；边缘云层包括MEC服务器和资源代理服务器RPS；所述MEC服务器是由电信运营商部署在网络边缘的小型云计算资源池，用于补充中心服务器，以便任务可以在离用户较近的地方进行处理；所述终端接入层包括基站和智能终端设备；所述基站为只能终端设备提供网络接入服务；

[0009] 步骤2、采用区块链实现边缘云层数据共享，具体包括：

[0010] 步骤2.1、交易流程；所述交易流程包括基于闪电网络的线下交易和线上交易；

[0011] 所述线下交易流程包括：

[0012] ①资源申请方和资源提供方创建通道；

[0013] ②当双方进行交易时，资源申请方发送一个不完整交易给资源提供方；

[0014] ③资源提供方接收到不完整交易后，发送与之对应的不完全交易给资源申请方；

[0015] ④资源提供方提供服务；

[0016] 所述线上交易流程包括：

[0017] ①资源申请方在选择了交易对象后，预存相应的金额到区块链上；

[0018] ②资源申请方创建交易，并将预存金额交易发送给peer节点上链，其中peer节点表示资源代理服务器；

[0019] ③Peer节点将预存交易写入全球账簿；

[0020] ④peer节点通知资源申请方交易完成；

[0021] ⑤资源申请方通知资源提供方付款完成；

[0022] ⑥资源提供方从全球账簿中检查交易是否完成，完成则提供服务；

[0023] 步骤2.2、数据上链流程；

[0024] 步骤2.2.1、资源申请方申请交易上链；

[0025] 步骤2.2.2、peer节点收到交易后，调用上链链码，将交易广播到多个背书节点；

[0026] 步骤2.2.3背书节点对交易进行检查验证，并签名，返回给交易提案的peer节点；

[0027] 步骤2.2.4交易提案的peer节点收集背书，并检查收集到的背书是否足够，收集到足够背书后，将包含被书的交易提交给排序节点；

[0028] 步骤2.2.5排序节点对所有收到的交易，按规定的顺序排序，然后打包在区块中进行分发。一旦排序节点收集的块的大小足够，或者达到了最大的时间，将把这些块广播到主节点；

[0029] 步骤2.2.6主节点对区块进行验证并记录到全球账簿，并同步到其他所有的peer节点；

[0030] 步骤2.3、检测流程

[0031] 步骤2.3.1、资源申请方付款完成后，通知peer节点付款完成，同时发送待处理数据到资源提供方；peer节点读取全球账簿，检查付款是否完成；付款完成时调用交易监测链码；付款未完成，则降低资源申请方优先级；当资源申请方优先级降为0时，不再为其分配资源；

[0032] 步骤2.3.2、资源提供方接收资源申请方的数据，并对数据进行处理；

[0033] 步骤2.3.3、数据处理完成后，资源提供方将数据处理结果返回给资源申请方，同时，通知peer节点交易完成；

[0034] 步骤2.3.4、资源申请方在接收到处理好的数据后，通知peer节点，交易完成；

[0035] 步骤2.3.5、Peer节点收到资源发送方和资源申请方的交易完成通知后，结束交易；只收到资源提供方的交易完成消息，但没收到资源申请方的交易成功消息时，则向资源申请方发送询问是否交易完成；如果申请方回复交易完成，则结束交易；若回复交易未完成，则在区块链中广播该资源提供方出现故障，将它从区块链中去除；资源提供方故障修复完成需重新申请加入；

[0036] 一种基于权利要求1所述的移动边缘计算网络资源安全共享模型的资源联合分配方法，包括：基于用户频谱资源竞拍收益、用户任务卸载至边缘云处理节省的时延和功耗效益以及用户竞拍计算和存储资源收益建立资源联合分配的优化模型如下：

[0037] (1)所述带宽资源竞拍问题的效益函数为：

[0038]

[0039] 其中mij是一个二值变量，表示基站j是否将资源分配给终端用户i，mij∈{0,1}，当mij＝1时，表示分配资源，mij＝0表示不分配资源；wij表示申请带宽资源的数量；表示占用带宽的时间；表示用户i向基站j申请带宽资源时单位时间的投标价格；是用户i向基站j申请带宽资源单位时间的中标价格，γ表示带宽资源竞拍收益的归一化系数；

[0040] (2)所述用户任务卸载至边缘云处理节省的时延和功耗效益函数为：

[0041]

[0042] 其中，ti＝Di/fi表示在本地执行所需要的时间，Di为任务计算量，fi为智能终端的主频率；为将任务卸载到MEC执行所需要的时间，是数据从用户i传输到基站j所需的上行通信时延，Si为用户i申请存储资源大小，rij用户i到基站j的传输速率；
数据处理时延，fik表示资源提供者k为用户i分配的计算资源大小；α为时间效益归一化系数；Ei＝ui*Di表示在本地执行终端设备消耗的能耗，其中，ui＝10-11fi2；
表示将任务卸载到MEC执行终端设备消耗的能耗，其中，cijn为用户i到基站j在子载波n的信道容量，pijn为用户i到基站j在信道n的功率；β表示能耗效益归一化系数；

[0043] (3)所述计算和存储资源分配问题，其效益函数为：

[0044]

[0045] 其中，mik是一个二值变量，表示计算资源提供者k是否将资源分配给终端用户i，mik∈{0,1}，当mik＝1时，表示分配资源，mik＝0表示不分配资源；fik表示资源提供者k为用户i分配的计算资源大小；数据处理时延；表示用户i向资源提供者k申请单位计算资源单位时间的投标价格；表示用户i向资源提供者k申请单位计算资源单位时间的中标价格，Si为用户i申请存储资源大小；表示用户i向资源提供者k申请单位存储资源单位时间的投标价格；表示用户i向资源提供者k申请单位存储资源单位时间的中标价格，δ表示MEC资源竞拍收益的归一化系数；

[0046] 在带宽总量限制，发射功率限制，资源成本限制，用户申请时延限制条件下，资源联合分配的优化模型表示为：

[0047]

[0048] 约束条件包括：

[0049]

[0050]

[0051]

[0052]

[0053]

[0054]

[0055]

[0056]

[0057]

[0058] 其中，条件(1)表示分配的总带宽资源小于基站总带宽条件(2)表示申请的基站单位带宽中标价格大于成本；条件(3)表示一个信道只分配给一个用户；条件(4)表示信道分配的总功率小于最大功率Pi，且功率大于0；条件(5)表示系统时延小于条件(6)表示申请MEC的计算资源总量小于MEC总计算资源量条件(7)表示申请MEC的存储资源总量小于MEC总存储资源量条件(8)表示申请MEC单位计算资源的中标价格大于成本；条件(9)表示申请MEC单位存储资源的中标价格大于成本。

[0059] 进一步地，基于上述的资源联合分配的优化模型，对所述频谱和计算资源进行联合分配；所述资源联合分配算法包括：

[0060] (1)采用竞拍的方法对频谱资源进行分配；

[0061] (2)采用拉格朗日算法对子载波和容量进行分配；

[0062] (3)采用竞拍博弈模型对计算和存储资源进行分配。

[0063] 进一步地，基于竞拍方法的频谱资源分配算法如下：

[0064] 基于用户频谱资源竞拍收益最大化，多用户频谱资源分配采用匿名的第二价格竞拍博弈模型，采用贪婪算法；单位带宽价格高的先分配，直到资源分配完毕或者所有的用户都被满足；

[0065] 步骤S1.1、将单位带宽单位时间的投标价格按降序排列；

[0066] 步骤S1.2、将价格最高的用户作为中标用户，判断基站剩余频谱是否大于中标用户申请的频谱数量，判断中标价格是否大于频谱的成本，当条件均满足时，频谱分配成功，将中标用户从申请用户集合中去除，将中标用户申请的频谱数量从剩余频谱数量中去除；若上述条件中任一条件不满足，则分配不成功，将中标用户从申请用户集合中去除；

[0067] 步骤S1.3、当剩余频谱资源数量大于0时，重复执行步骤S1.1-S1.2；当申请资源用户集合不为空时，重复执行步骤S1.1-S1.2。

[0068] 进一步地，基于拉格朗日算法对子载波和容量进行分配算法如下：

[0069] 对于频谱资源分配成功的用户，根据用户到频谱的上行链路传输时延和用户申请卸载处理任务的总时延，计算得出任务的执行时间，根据任务量和任务的执行时间，计算出申请计算资源的数量；

[0070] 基于用户任务卸载至边缘云处理节省的时延和功耗效益最大化原则，将与基站链接的用户子载波分配的0,1离散变量松弛到(0,1)区间，当每个信道分配的功率一定时，由拉格朗日乘子法求得子载波的分配方法；

[0071] 步骤S2.1、将待分配用户对应的待分配子载波的容量按降序排列，获取每个用户最大的子载波容量；

[0072] 步骤S2.2、将每个用户最大的子载波容量按降序排列，得到所有用户对应的子载波容量最大值；

[0073] 步骤S2.3、将该子载波分配给容量最大的用户，将该子载波从待分配的子载波中去除；当分配了该子载波之后，用户已分配的子载波数量达到要求时，将用户从待分配用户中去除；未达到要求时，将该子载波分配给该用户，并且将子载波从待分配子载波中去除；

[0074] 步骤S2.4、判断待分配子载波和待分配用户是否为空；当上述任一集合为空时，分配结束；

[0075] 步骤S2.5、重复步骤S2.1-S2.4。

[0076] 进一步地，采用竞拍博弈模型对计算和存储资源进行分配，如下：

[0077] 基于用户计算和存储资源竞拍收益最大化原则，多用户计算和存储资源分配采用改进的匿名第二价格竞拍博弈模型，通过改进的贪婪算法，优先将计算和存储资源分配给单位带宽价格高的用户，直到资源分配完毕或所有的用户都被满足；

[0078] 步骤S3.1、将向边缘云申请资源的用户，按用户接入网相对于边缘云的位置不同分为3个优先级，局域网为第1优先级，广域网为第2优先级，城域网为第3优先级；

[0079] 步骤S3.2、计算单位时间内单位计算资源和存储资源投标价格的平均值以及成本的平均值；

[0080] 步骤S3.3、将边缘云中第1优先级的用户的投标平均价格按降序排列；将价格最高的用户作为中标用户，选择计算资源和存储资源单价均小于中标用户价格且平均价格最高的用户价格作为中标价格；当边缘云剩余计算和存储资源大于中标用户申请的计算和频谱资源数量且中标价格大于资源的成本时，则将资源分配给中标用户，并将中标用户从申请用户集合中去除且将中标用户申请的资源数量从剩余资源数量中去除；否则分配不成功，将中标用户从申请用户集合中去除；

[0081] 步骤S3.4、当第1优先级的申请用户集合为空时，进一步对第2优先级的用户执行步骤S3.3的操作；

[0082] 步骤S3.5、当第2优先级的申请用户集合为空时，进一步对第3优先级的用户执行步骤S3.3的操作。

[0083] 有益效果：

[0084] 本发明具备以下优点：

[0085] (1)提出了基于区块链和竞拍博弈的移动边缘计算的可信资源安全共享模型，该网络模型实现了移动边缘云网络中各个边缘云的资源共享。

[0086] (2)提出了资源分配优化模型，根据带宽资源分配用户收益，子载波和功率联合分配效益，计算和存储资源分配用户收益提出了资源分配的优化模型。

[0087] (3)提出了资源分配的解决方案，采用竞拍的方法对频谱资源进行分配，采用拉格朗日算法对子载波和容量进行分配，采用竞拍博弈模型对计算和存储资源进行分配。附图说明

[0088] 图1是本发明提供的移动边缘计算网络资源安全共享模型示意图；

[0089] 图2是本发明提供的线下交易模型示意图；

[0090] 图3是本发明提供的线上交易模型示意图；

[0091] 图4是本发明提供的数据上链流程图；

[0092] 图5是本发明提供的交易检测流程示意图。

具体实施方式

[0093] 下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

[0094] 如图1所示的一种基于区块链和竞拍博弈的网络资源安全共享方法，包括以下步骤：

[0095] 步骤1、建立基于区块链技术的移动边缘计算网络资源安全共享模型。

[0096] 该模型建立原则在于，将区块链技术应用于移动边缘云之间的资源分配，解决移动边缘云之间的孤岛问题，各个移动边缘云和中心云的资源代理服务器构成一个基于超级账本(Hyperledger fabric)的联盟链。本模型可分为三层，分别是云层，边缘云层，终端接入层；其中云层即核心网(Core Network，CN)，核心网包括一组大型服务器，是整个系统的中心云资源提供者；边缘云主要包括MEC服务器，资源代理服务器(Resource Proxy Server RPS)，MEC服务器是由电信运营商部署在网络边缘的小型云计算资源池，用于补充中心服务器，以便任务可以在离用户较近的地方进行处理，它可以部署在基站附近或者基站内部，为移动终端提供计算和存储等资源；终端接入层包括：基站，各种智能终端设备，如：智能家居设备，智能车，智能手机，传感器等。其中，基站为智能终端提供网络接入服务。

[0097] 在系统模型中，RPS是将各个边缘云进行资源共享的关键设备，既是通信网络中的设备，也是区块链网络的节点，是区块链网络的重要组成部分，它的功能主要有两个：1)存储对应的边缘云和基站的可对外出售的资源信息；2)作为区块链的一个peer节点，运行区块链智能合约即链码，为应用程序访问区块链提供接口，存储全球账簿等。由RPS以及一些第三方的频谱管理、身份认证等机构构成的区块链为整个边缘云和云之间搭建了资源共享的桥梁，智能终端可以通过相邻的资源代理服务器向区块链中广播资源申请链码，从而使全网中的边缘云和云都可获知这个资源申请链码，都可根据用户要求来为该智能终端提供服务，从而实现了各个边缘云之间的信息共享。

[0098] 步骤2、采用区块链实现边缘云层数据共享，具体包括：

[0099] 步骤2.1、交易流程；所述交易流程包括基于闪电网络的线下交易和线上交易，如图2所示。

[0100] 所述线下交易流程如图2所示，包括：

[0101] ①资源申请方和资源提供方创建通道；

[0102] ②当双方进行交易时，资源申请方发送一个不完整交易给资源提供方；

[0103] ③资源提供方接收到不完整交易后，发送与之对应的不完全交易给资源申请方；

[0104] ④资源提供方提供服务；

[0105] 所述线上交易流程如图3所示，包括：

[0106] ①资源申请方在选择了交易对象后，预存相应的金额到区块链上；

[0107] ②资源申请方创建交易，并将预存金额交易发送给peer节点上链，其中peer节点表示资源代理服务器；

[0108] ③Peer节点将预存交易写入全球账簿；

[0109] ④peer节点通知资源申请方交易完成；

[0110] ⑤资源申请方通知资源提供方付款完成；

[0111] ⑥资源提供方从全球账簿中检查交易是否完成，完成则提供服务；

[0112] 步骤2.2、数据上链流程如图4所示：

[0113] 步骤2.2.1、资源申请方申请交易上链；

[0114] 步骤2.2.2、peer节点收到交易后，调用上链链码，将交易广播到多个背书节点；

[0115] 步骤2.2.3背书节点对交易进行检查验证，并签名，返回给交易提案的peer节点；

[0116] 步骤2.2.4交易提案的peer节点收集背书，并检查收集到的背书是否足够，收集到足够背书后，将包含被书的交易提交给排序节点；

[0117] 步骤2.2.5排序节点对所有收到的交易，按规定的顺序排序，然后打包在区块中进行分发。一旦排序节点收集的块的大小足够，或者达到了最大的时间，将把这些块广播到主节点；

[0118] 步骤2.2.6主节点对区块进行验证并记录到全球账簿，并同步到其他所有的peer节点；

[0119] 步骤2.3、检测流程如图5所示，具体包括：

[0120] 步骤2.3.1、资源申请方付款完成后，通知peer节点付款完成，同时发送待处理数据到资源提供方；peer节点读取全球账簿，检查付款是否完成；付款完成时调用交易监测链码；付款未完成，则降低资源申请方优先级；当资源申请方优先级降为0时，不再为其分配资源；

[0121] 步骤2.3.2、资源提供方接收资源申请方的数据，并对数据进行处理；

[0122] 步骤2.3.3、数据处理完成后，资源提供方将数据处理结果返回给资源申请方，同时，通知peer节点交易完成；

[0123] 步骤2.3.4、资源申请方在接收到处理好的数据后，通知peer节点，交易完成；

[0124] 步骤2.3.5、Peer节点收到资源发送方和资源申请方的交易完成通知后，结束交易；只收到资源提供方的交易完成消息，但没收到资源申请方的交易成功消息时，则向资源申请方发送询问是否交易完成；如果申请方回复交易完成，则结束交易；若回复交易未完成，则在区块链中广播该资源提供方出现故障，将它从区块链中去除；资源提供方故障修复完成需重新申请加入；

[0125] 步骤3、基于带宽资源分配用户收益、子载波和功率联合分配收益、计算和存储资源分配用户收益建立资源联合分配的优化模型。所述的用户效用最大的优化模型包括用户频谱资源竞拍收益、用户任务卸载至边缘云处理节省的时延和功耗效益以及用户竞拍计算和存储资源收益三部分。

[0126] 其中，带宽资源竞拍问题的效益函数为：

[0127]

[0128] mij是一个二值变量，表示基站j是否将资源分配给终端用户i，mij∈{0,1}，当mij＝1时，表示分配资源，mij＝0表示不分配资源；wij表示申请带宽资源的数量；表示占用带宽的时间；表示用户i向基站j申请带宽资源时单位时间的投标价格；是用户i向基站j申请带宽资源单位时间的中标价格，γ表示带宽资源竞拍收益的归一化系数。

[0129] 频谱资源和计算资源联合分配问题，其效益函数为：

[0130]

[0131] 其中，ti＝Di/fi表示在本地执行所需要的时间，Di为任务计算量，fi为智能终端的主频率；为将任务卸载到MEC执行所需要的时间，其中是数据从用户i传输到基站j所需的上行通信时延，Si为用户i申请存储资源大小，rij用户i到基站j的传输速率；数据处理时延，fik表示资源提供者k为用户i分配的计算资源大小；α为时间效益归一化系数；Ei＝ui*Di表示在本地执行终端设备消耗的能耗，其中，ui＝10-11fi2；
表示将任务卸载到MEC执行终端设备消耗的能耗，其中，cijn为用户i到基站j在子载波n的信道容量，pijn为用户i到基站j在信道n的功率；β表示能耗效益归一化系数。

[0132] 计算和存储资源分配问题，其效益函数为：

[0133]

[0134] mik是一个二值变量，表示计算资源提供者k是否将资源分配给终端用户i，mik∈{0,1}，当mik＝1时，表示分配资源，mik＝0表示不分配资源；fik表示资源提供者k为用户i分配的计算资源大小；数据处理时延；表示用户i向资源提供者k申请单位计算资源单位时间的投标价格；表示用户i向资源提供者k申请单位计算资源单位时间的中标价格，Si为用户i申请存储资源大小；表示用户i向资源提供者k申请单位存储资源单位时间的投标价格；表示用户i向资源提供者k申请单位存储资源单位时间的中标价格，δ表示MEC资源竞拍收益的归一化系数。

[0135] 在带宽总量限制，发射功率限制，资源成本限制，用户申请时延限制条件下，资源联合分配的优化模型表示为：

[0136]

[0137] 约束条件包括：

[0138]

[0139]

[0140]

[0141]

[0142]

[0143]

[0144]

[0145]

[0146]

[0147] 其中，条件(1)表示分配的总带宽资源小于基站总带宽条件(2)表示申请的基站单位带宽中标价格大于成本；条件(3)表示一个信道只分配给一个用户；条件(4)表示信道分配的总功率小于最大功率Pi，且功率大于0；条件(5)表示系统时延小于条件(6)表示申请MEC的计算资源总量小于MEC总计算资源量条件(7)表示申请MEC的存储资源总量小于MEC总存储资源量条件(8)表示申请MEC单位计算资源的中标价格大于成本；条件(9)表示申请MEC单位存储资源的中标价格大于成本。此最优化问题是一个混合整数非线性分配问题，是一个NP-hard问题。

[0148] 基于上述资源联合分配的优化模型，对所述频谱和计算资源进行联合分配；所述资源分配算法包括：(1)采用竞拍的方法对频谱资源进行分配；(2)采用拉格朗日算法对子载波和容量进行分配；(3)采用竞拍博弈模型对计算和存储资源进行分配。

[0149] 1、基于竞拍的带宽资源分配算法。

[0150] 基于用户频谱资源竞拍收益最大化，多用户频谱资源分配采用匿名的第二价格竞拍博弈模型，采用贪婪算法；单位带宽价格高的先分配，直到资源分配完毕或者所有的用户都被满足。如下表1提供的算法1所示，

[0151] 表1算法1

[0152]

[0153]

[0154] 其中，Βij为用户i在基站j的投标价格集合，为基站最大可分配带宽，I为用户集合，为基站单位带宽的成本，Wij为用户向基站j申请带宽资源数量的集合；Ij为基站j分配成功的用户集合；Pij为用户中标价格集合。首先将Βij按降序排列，判断基站剩余带宽是否大于投标价格最高的用户申请的带宽资源，Βij中的第二位价格是否大于基站成本csij，两个条件都成立的情况下，将投标价格最高的用户作为中标者放在中标用户集合I中，将投标价格第二高的价格作为中标价格放在中标价格集合Pij中,返回I和Pij。

[0155] 2、采用拉格朗日算法对子载波和容量进行分配。

[0156] 根据资源联合分配优化模型：

[0157]

[0158] 基于用户任务卸载至边缘云处理节省的时延和功耗效益的子载波和功率的联合分配的最优化模型可以转换为：

[0159]

[0160]

[0161]

[0162]

[0163] 当cijn和pijn固定时，原始优化问题是fik的凹函数。根据约束条件(5)可得的最优解为：

[0164]

[0165] 将带入PIT，问题转化为：

[0166]

[0167]

[0168]

[0169] 其中，是常量，分子是关于cijn的凸函数，分母rij(cijn,pijn)是关于cijn的凹函数，因此，将频谱分配分为子载波分配和功率分配两部分。

[0170] (1)子载波分配模型

[0171] 当pijn为常数时，将条件cijn∈{0,1}松弛到0

[0172]

[0173] s.t.Ui(cijn)≤γi

[0174] 0

[0175] 令由于Ui(cijn)≤γi等价于hi(cijn)-γirij≤0可得：

[0176]

[0177] 由KTT条件得：

[0178]

[0179]

[0180]

[0181]

[0182]

[0183] 整理可得：

[0184] 当εin＝0时，cijn>0；εin>0，cijn＝0

[0185] 所以若使cijn>0，只有当εin＝0，可得：

[0186] 为使效益函数最高，应使λin最大，即

[0187] 具体算法如算法2所示：

[0188] 表2算法2

[0189]

[0190]

[0191] 其中，N代表用户i申请的子载波数量集合，I表示申请子载波的用户i的集合。表示用户i到基站j在子载波n
上的信道容量的集合，是对于基站j来说是一个二维变量，行代表用户，列代表信道；M＝{m1,m2,...,mI}用户申请子信道数量，Iac代表分配成功的用户集合，Nij代表分配给Iac的是哪个信道的集合，σ:{i,n:cijn∈Cijn}→{i:i∈Iac}→{n:n∈Nij}是Cijn,Iac和Nij的映射关系。
首先将Cinj的每一行按降序排列，再将Cinj中的每一列按降序排列，则Cinj中第一个元素就是最大的信道容量，将这个最大的信道容量对应的用户存放在Iac中，对应的信道号存放在Nij中，然后删除Cinj中所有已分配的信道在每个用户的容量，若Cinj中第一个元素对应的用户已经分配足够的带宽，则将这个元素对应的用户在Cinj中删除，直到信道分配完或待分配的用户都分配了资源为止。

[0192] (2)功率分配模型

[0193] 将优化问题分解成I个子问题。每个子问题优化某个用户的功率分配以最小化自己的时延，采用注水算法求解，可以表示为：

[0194]

[0195]

[0196] pijn≥0,n∈Nij

[0197] 其中，rij表示用户i到基站j的总速率，W表示子载波带宽，Nij用户i分配的子信道2
集合，pijn表示用户i到基站j分配到第n子载波的功率,Hijn为第n个信道的信道增益，σ表示高斯白噪声功率谱密度，Pi表示用户i的总功率，即总注水量。

[0198] 采用拉格朗日乘子法求解该凸优化问题可得：

[0199]

[0200] 由KTT条件可得最优解为：

[0201]

[0202] 其中(·)+表示取正值。

[0203] 3、采用竞拍博弈模型对计算和存储资源进行分配。

[0204] 基于用户计算和存储资源竞拍收益最大化原则，多用户计算和存储资源分配采用改进的匿名第二价格竞拍博弈模型，通过改进的贪婪算法，优先将计算和存储资源分配给单位带宽价格高的用户，直到资源分配完毕或所有的用户都被满足，如算法3所示：

[0205] 表3算法3

[0206]

[0207]

[0208] 其中，为用户i申请计算资源的投标价格集合，为用户i申请存储资源的投标价格集合，为MEC的剩余计算资源，为MEC的剩余存储资源，fik和sik为用户i申请的计算和存储资源数量, 和分别为MEC的计算资源和存储资源的成本价格，和是边缘云k剩余的计算和存储资源的数量集合,π为用户i在MEC上的优先级集合，Ik为分配资源的用户集合，为计算资源的中标价格，为存储资源的中标价格。

[0209] 资源代理服务器将竞标者按计算资源单价和存储资源单价的均值即将向量Βik按降序排列，排在第一位的资源申请者，作
为竞拍胜利者，选择计算资源和存储资源单价均小于中标用户价且平均价格最大的用户价格作为竞拍价格。

[0210] 基于上述模型，将向边缘云申请资源的用户，按用户接入网相对于边缘云的位置不同分为3个优先级，局域网为第1优先级，广域网为第2优先级，城域网为第3优先级。计算单位时间内单位计算资源和存储资源投标价格的平均值以及成本的平均值。

[0211] 将边缘云中第1优先级的用户的投标平均价格按降序排列；将价格最高的用户作为中标用户，选择计算资源和存储资源单价均小于中标用户价格且平均价格最高的用户价格作为中标价格；当边缘云剩余计算和存储资源大于中标用户申请的计算和频谱资源数量且中标价格大于资源的成本时，则将资源分配给中标用户，并将中标用户从申请用户集合中去除且将中标用户申请的资源数量从剩余资源数量中去除；否则分配不成功，将中标用户从申请用户集合中去除。

[0212] 当第1优先级的申请用户集合为空时，进一步对第2优先级的用户执行相同操作。

[0213] 当第2优先级的申请用户集合为空时，进一步对第3优先级的用户执行相同操作。

[0214] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

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