技术特征：
1.一种基于雾计算的车联网中高可靠的任务协同计算方法，其特征在于，包括以下步骤：s1：客户车辆向雾服务器提交任务请求，雾服务器评估客户车辆通信范围内所有车辆的可靠性，筛选出客户车辆通信范围内可靠的协助车辆；s2：雾服务器根据任务请求及协助车辆的资源情况计算出每辆协助车辆可计算的任务量；s3：雾服务器基于匈牙利算法生成任务卸载策略并反馈给客户车辆；s4：客户车辆根据任务卸载策略将拆分后的任务卸载至协助车辆节点和雾服务器节点。2.如权利要求1所述的一种基于雾计算的车联网中高可靠的任务协同计算方法，其特征在于，协助车辆在客户车辆通信范围内的链路持续时间为：其中，代表客户车辆v
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和协助车辆v
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在t时刻的相对距离，取决于车辆的位置和速度两个因素。当两车的速度方向一致时，相对距离表示为：表示为：则表示为客户车辆v
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间的相对速度，计算为：当两车的速度方向相反时，相对距离表示为：其中，h表示车辆的最大通信范围，d表示客户车辆v
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和协助车辆v
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在t时刻的欧几里得距离，计算为：客户车辆v
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间的相对速度则表示为：3.如权利要求1所述的一种基于雾计算的车联网中高可靠的任务协同计算方法，其特征在于，t时刻协助车辆与客户车辆的链路可靠性为：如果其中，表示为客户车辆v
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和协助车辆v
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之间的链路持续时间的概率密度函
数，表示为：4.如权利要求1所述的一种基于雾计算的车联网中高可靠的任务协同计算方法，其特征在于，协助车辆执行任务的时延为：其中，表示传输时延，表示计算时延，表示分配给协助车辆v
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的任务输入数据大小，表示分配给协助车辆v
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的任务所需的cpu指令数，表示协助车辆v
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每秒能执行的cpu指令数，表示为客户车辆v
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之间的数据传输速率。5.如权利要求1所述的一种基于雾计算的车联网中高可靠的任务协同计算方法，其特征在于，根据协助车辆的可靠性模型及时延模型得到每辆协助车辆在链路持续时间内能执行的cpu指令数。6.如权利要求1所述的一种基于雾计算的车联网中高可靠的任务协同计算方法，其特征在于，根据每辆协助车辆能执行的cpu指令数和每个子任务所需的cpu指令数，基于匈牙利算法生成最优分配策略，即每辆协助车辆的资源利用率最高。
技术总结
本发明公开了一种基于雾计算的车联网中高可靠的任务协同计算方法，属于移动通信的技术领域。该方法包括以下步骤：客户车辆向雾服务器提交任务请求，雾服务器评估客户车辆通信范围内所有车辆的可靠性，筛选出客户车辆通信范围内可靠的协助车辆；雾服务器根据任务请求及协助车辆的资源情况计算出每辆协助车辆可计算的任务量；雾服务器基于匈牙利算法生成任务卸载策略并反馈给客户车辆；客户车辆根据任务卸载策略将拆分后的任务卸载至协助车辆节点和雾服务器节点。本发明降低了雾服务器的负载并提高了空闲车辆的资源利用率，有效提高了任务执行的成功率。任务执行的成功率。
技术研发人员：刘振林 谷科 胡杰宇
受保护的技术使用者：长沙理工大学
技术研发日：2021.12.07
技术公布日：2022/3/8