1. 本选题研究的目的及意义
无线体域网(WBAN)作为一种新兴的无线通信技术，在医疗健康领域展现出巨大潜力。
它通过低功耗、近距离无线通信技术，将人体传感器收集的生理数据实时传输到监测设备，实现对人体健康状况的持续跟踪和分析。
然而，WBAN中资源受限的传感器节点和对可靠性、实时性的高需求也带来了挑战，例如数据传输延迟、能量消耗过快等问题，限制了其更广泛的应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，计算迁移技术在无线体域网中的应用研究受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在基于计算迁移的无线体域网研究方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于计算迁移的无线体域网性能分析展开，主要研究内容包括以下几个方面：
1.无线体域网系统模型构建：构建基于计算迁移的无线体域网系统模型，包括传感器节点、汇聚节点、外部计算设备等，并对系统中的数据传输、任务处理、资源分配等过程进行建模。
2.计算迁移模型分析：分析不同计算迁移策略对无线体域网性能的影响，包括数据传输延迟、能量消耗、网络吞吐量等，并根据分析结果选择合适的计算迁移策略。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验相结合的研究方法。
首先，通过文献调研和相关研究成果分析，了解无线体域网和计算迁移技术的基本概念、发展现状和面临的挑战，为本研究提供理论基础。
其次，构建基于计算迁移的无线体域网系统模型，并对系统中的关键问题进行数学建模，例如数据传输延迟、能量消耗、网络吞吐量等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多目标优化的无线体域网资源分配算法：针对无线体域网中数据传输延迟和能量消耗之间的相互制约关系，提出一种基于多目标优化的资源分配算法，在保证数据传输实时性的同时，最小化传感器节点的能量消耗，延长网络寿命。
2.设计一种基于深度强化学习的无线体域网任务调度策略：针对无线体域网中动态变化的网络环境和任务到达情况，设计一种基于深度强化学习的任务调度策略，能够自适应地学习网络环境和任务特性，动态调整任务调度策略，提高任务完成效率和资源利用率。
3.构建一个基于计算迁移的无线体域网仿真平台：开发一个基于计算迁移的无线体域网仿真平台，用于评估不同计算迁移策略、资源分配算法和任务调度策略对无线体域网性能的影响，为无线体域网的设计和优化提供参考。
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] 张丽艳, 王怀臣, 张登科. 基于移动边缘计算的无线体域网安全方案[J]. 电子技术应用, 2021, 47(10): 128-133.
[2] 李文博, 任丰原, 王文博, 等. 无线体域网中基于计算卸载的资源分配算法[J]. 计算机工程, 2022, 48(01): 254-260.
[3] 黄俊杰, 孙力, 彭涛, 等. 无线体域网中基于Lyapunov优化的资源分配算法[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(12): 3151-3157.
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