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网络技术，近年来在医疗健康、运动监测、军事等领域展现出巨大的应用潜力。
随着传感器技术和移动计算技术的快速发展，WBAN中的传感器节点能够采集和处理越来越多的生理数据，如心电图、体温、血压等。
然而，由于传感器节点通常受限于计算能力、存储容量和电池寿命，传统的本地数据处理方式难以满足日益增长的数据处理需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，无线体域网任务卸载策略的研究取得了一定的进展，但仍面临着诸多挑战。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：1.无线体域网架构及关键技术：深入研究无线体域网的网络架构、通信协议、安全与隐私等关键技术，为任务卸载策略的设计奠定基础。
2.任务卸载模型与算法设计：构建面向无线体域网的任务卸载模型，考虑任务特征、节点资源、网络状态等因素；设计高效的任务卸载算法，优化任务卸载决策、资源分配、通信调度等关键环节，提高数据处理效率、降低系统能耗、保障数据安全。
3.任务卸载策略仿真评估：搭建面向无线体域网的仿真平台，对所提出的任务卸载策略进行仿真实验，评估其在不同场景和参数设置下的性能表现，为实际应用提供参考依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实证研究相结合的方法，逐步展开研究工作。
1.文献调研与分析:深入调研无线体域网、任务卸载、移动边缘计算等相关领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.模型构建与算法设计:根据无线体域网的特点和需求，构建面向任务卸载的系统模型，并设计高效的任务卸载算法，优化任务卸载决策、资源分配、通信调度等关键环节。
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.面向无线体域网特性的任务卸载模型:针对无线体域网低功耗、低延迟、高可靠性等特点，构建面向任务卸载的系统模型，并考虑任务特征、节点资源、网络状态等因素，以提高任务卸载效率和系统性能。
2.基于多目标优化的任务卸载算法:设计基于多目标优化的任务卸载算法，综合考虑数据处理效率、系统能耗、数据安全等多个优化目标，实现任务卸载性能的整体提升。
3.与新兴技术的融合应用:探索移动边缘计算、雾计算、区块链等新兴技术与无线体域网任务卸载的融合应用，为WBAN系统提供更灵活、高效、安全的计算资源。
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.李欣,金海.面向医疗物联网的计算卸载和资源分配联合优化[J].计算机应用,2021,41(09):2541-2547,2555.
2.王瑞.基于移动边缘计算的无线体域网资源分配研究[D].西安电子科技大学,2021.
3.伍珍.无线体域网中高效、安全的身份认证及数据传输方案研究[D].华中科技大学,2021.
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