6G网络下超密集无线体域网高效卸载策略

来源：计算机工程杂志2025年第9期北京时间：

作者：黄业恒, 覃团发, 苏振朗, 王素红

单位：1. 广西大学计算机与电子信息学院，广西 南宁 5300042. 广西大学多媒体通信与网络技术重点实验室，广西 南宁 530004

摘要：针对6G网络中超密集无线体域网(WBAN)所面临的计算资源匮乏与共信道干扰的问题，提出一种干扰感知的高效任务卸载策略。首先，设计面向WBAN医疗信息的软件定义网络(SDN)边缘计算架构，并建立考虑历史状态的优先级评分机制与优先级排队模型；其次，提出邻居节点感知算法(NNAA)，生成当前超帧节点的邻居节点矩阵；随后，提出干扰感知的卸载策略(IAOS)，该策略定义了考虑卸载收益、卸载开销、卸载状态的系统收益模型；接着，设计考虑系统收益与节点并发数量的目标函数，引入遗传算法中的交叉变异策略来跳出局部最优，并且对不可行解进行修正；最后，利用改进的二进制开普勒优化算法(IBKOA)解出使得目标函数最大化的卸载决策。实验结果表明：在数据量变化的环境中，IAOS策略的时延对比其他算法平均降低了74.5%；在患者数量变化的环境中，IAOS策略的节点干扰率、时延、能耗相较对比算法分别平均降低了61.43%、59.28%、58%，吞吐量与系统收益分别平均提升了149.5%、74.38%。

关键词：6G网络,无线体域网,软件定义网络,边缘计算,共信道干扰,任务卸载策略

基金资助：国家自然科学基金(61761007)