(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(71)申請(qǐng)人福建邁威信息工程有限公司610單元(74)專利代理機(jī)構(gòu)福州順升知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)HO4L41/044(2022.01)H04LH04LH04LH04LH04L(54)發(fā)明名稱一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，包括星閃協(xié)議通信、動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾?、資源虛擬化等多個(gè)模塊；星閃協(xié)議通信模塊實(shí)現(xiàn)設(shè)備低功耗高效連接；動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K運(yùn)用改進(jìn)型多智能體Q學(xué)習(xí)算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?；資源虛擬化模塊通過(guò)加權(quán)二分圖匹配模型實(shí)現(xiàn)資源精準(zhǔn)調(diào)配；安全防護(hù)模塊采用注意力機(jī)制檢測(cè)異常并保障數(shù)據(jù)安全；邊緣協(xié)同處理模塊借助深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)任務(wù)智能卸載；各模塊在跨模塊協(xié)調(diào)控制器統(tǒng)籌下協(xié)同工作，打破信息壁壘。本發(fā)明有效解決傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通信能耗高、資源調(diào)配差、安全防護(hù)弱、任務(wù)處理低效及模塊協(xié)同不足等問(wèn)題，顯著業(yè)21.一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：包括：星閃協(xié)議通信模塊，接收物理層射頻信號(hào)，解析星閃協(xié)議數(shù)據(jù)幀，輸出設(shè)備發(fā)現(xiàn)信息與信道狀態(tài)數(shù)據(jù)至動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K；動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K，接收來(lái)自星閃協(xié)議通信模塊的鏈路質(zhì)量指標(biāo)，基于改進(jìn)型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成最優(yōu)連接拓?fù)?，輸出?jié)點(diǎn)連接關(guān)系表至資源虛擬化模塊；資源虛擬化模塊，采集各物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量及傳感器類型，通過(guò)加權(quán)匹配模型構(gòu)建虛擬資源池，輸出資源分配方案至自適應(yīng)調(diào)度引擎；自適應(yīng)調(diào)度引擎，接收業(yè)務(wù)請(qǐng)求的服務(wù)質(zhì)量等級(jí)和資源分配方案，執(zhí)行動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配策略，輸出時(shí)隙配置指令至星閃協(xié)議通信模塊；安全防護(hù)模塊，監(jiān)測(cè)設(shè)備通信行為數(shù)據(jù)流，基于注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型生成安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告，輸出告警信號(hào)至邊緣協(xié)同處理模塊；邊緣協(xié)同處理模塊，接收傳感器原始數(shù)據(jù)和安全態(tài)勢(shì)報(bào)告，通過(guò)任務(wù)卸載決策模型生成任務(wù)卸載策略，輸出預(yù)處理數(shù)據(jù)包至云端服務(wù)器。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K執(zhí)行以下處理流程：從星閃協(xié)議通信模塊實(shí)時(shí)獲取各節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度矩陣、誤碼率矩陣和傳輸時(shí)延矩陣；將各節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度矩陣、誤碼率矩陣和傳輸時(shí)延矩陣輸入鏈路質(zhì)量評(píng)估模型，計(jì)算綜合質(zhì)量評(píng)分，該評(píng)分由以下三部分加權(quán)組成：信號(hào)強(qiáng)度評(píng)分：將原始信號(hào)強(qiáng)度值歸一化至0-1區(qū)間后乘以第一權(quán)重系數(shù)；誤碼率評(píng)分：以1減去實(shí)際誤碼率值后乘以第二權(quán)重系數(shù)；時(shí)延評(píng)分：將傳輸時(shí)延與最大允許時(shí)延的比值進(jìn)行指數(shù)衰減后乘以第三權(quán)重系數(shù)；其中，第一權(quán)重系數(shù)、第二權(quán)重系數(shù)和第三權(quán)重系數(shù)之和為1,并根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)類型動(dòng)態(tài)配置；基于綜合質(zhì)量評(píng)分構(gòu)建鄰接矩陣，采用改進(jìn)型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，最終輸出包含最優(yōu)中繼節(jié)點(diǎn)列表的拓?fù)渑渲帽怼?.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述改進(jìn)型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的動(dòng)作選擇策略為：從資源虛擬化模塊獲取當(dāng)前資源負(fù)載率；根據(jù)資源負(fù)載率動(dòng)態(tài)調(diào)整探索率參數(shù)，負(fù)載率越高則探索率相應(yīng)增大；根據(jù)貝爾曼方程更新?tīng)顟B(tài)價(jià)值表，其中，未來(lái)收益的加權(quán)求和過(guò)程考慮鄰居節(jié)點(diǎn)的剩余能量和計(jì)算能力；輸出使網(wǎng)絡(luò)生存周期最大化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述資源虛擬化模塊執(zhí)行以下操作：接收來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的資源注冊(cè)請(qǐng)求，解析設(shè)備描述文件獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和傳感器類型；構(gòu)建包含設(shè)備硬件能力和傳感器特征的多維特征向量；將任務(wù)需求向量與設(shè)備特征向量輸入改進(jìn)型匹配算法求解器，計(jì)算各設(shè)備與任務(wù)的適配度得分，其中適配度由以下要素綜合計(jì)算：3計(jì)算能力匹配度：設(shè)備CPU能力與任務(wù)需求的比值；存儲(chǔ)空間匹配度：設(shè)備內(nèi)存容量與任務(wù)需求的比值；拓?fù)溧徑龋涸O(shè)備間通信跳數(shù)的指數(shù)衰減函數(shù)；生成包含虛擬資源標(biāo)識(shí)、物理設(shè)備映射關(guān)系的資源分配清單。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述改進(jìn)型匹配算法包括：構(gòu)建任務(wù)與設(shè)備的二分圖模型，邊權(quán)值由設(shè)備適配度得分與設(shè)備信任評(píng)分的乘積確引入虛擬節(jié)點(diǎn)處理資源超量請(qǐng)求情況，當(dāng)任務(wù)數(shù)量超過(guò)可用設(shè)備時(shí)自動(dòng)擴(kuò)展資源池；輸出總適配度得分最大化的匹配方案及備用設(shè)備列表。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述安全防護(hù)模塊的工作流程包括：從星閃協(xié)議通信模塊抓取設(shè)備通信報(bào)文，提取包括發(fā)包頻率、目的地址分布、協(xié)議類型多樣性及數(shù)據(jù)載荷復(fù)雜度的特征向量；將特征向量輸入基于多頭注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型，該模型執(zhí)行以下處理：計(jì)算各設(shè)備行為特征的關(guān)聯(lián)度矩陣；應(yīng)用設(shè)備信任度評(píng)分生成的掩碼矩陣對(duì)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行加權(quán)；通過(guò)歸一化指數(shù)函數(shù)生成注意力權(quán)重分布；模型輸出異常概率值，當(dāng)概率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)聯(lián)動(dòng)防護(hù)機(jī)制，包括：向邊緣協(xié)同模塊發(fā)送數(shù)據(jù)隔離指令；更新拓?fù)涔芾砟K的黑名單；啟動(dòng)密鑰動(dòng)態(tài)輪換流程。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述異常檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法包括：構(gòu)建包含正常流量和多種攻擊樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；在損失函數(shù)中增加對(duì)抗訓(xùn)練項(xiàng)，通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果的梯度幅值增強(qiáng)模型魯棒性；采用漸進(jìn)式難度提升策略逐步增強(qiáng)對(duì)抗樣本強(qiáng)度；輸出具有抗干擾能力的分類模型。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述邊緣協(xié)同處理模塊執(zhí)行數(shù)據(jù)處理的步驟如下：接收傳感器節(jié)點(diǎn)上傳的原始數(shù)據(jù)流；根據(jù)傳感器類型選擇預(yù)處理算法，選擇規(guī)則為：振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)采用小波去噪算法；位置傳感器數(shù)據(jù)采用卡爾曼濾波算法；環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)采用歸一化處理；將預(yù)處理數(shù)據(jù)輸入任務(wù)卸載決策模型，計(jì)算本地處理與云端卸載的效益比，該比值由本地處理能耗時(shí)延積與傳輸能耗時(shí)延積的比值確定；根據(jù)效益比閾值動(dòng)態(tài)分配計(jì)算任務(wù)，輸出壓縮后的結(jié)果數(shù)據(jù)包。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：4所述任務(wù)卸載決策模型的狀態(tài)空間定義為包含網(wǎng)絡(luò)帶寬、邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)載、數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)和剩余電量的多維向量，動(dòng)作空間包括本地處理比例、傳輸功率等級(jí)和緩存策略，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)由服務(wù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)率、能耗成本和時(shí)延違規(guī)量加權(quán)計(jì)算得出。10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)還包括跨模塊協(xié)調(diào)控制器，執(zhí)行：周期性收集各模塊運(yùn)行指標(biāo)，包括信道利用率、節(jié)點(diǎn)在線率和虛擬化開(kāi)銷；計(jì)算系統(tǒng)健康度指數(shù)，該指數(shù)為各模塊故障率與對(duì)應(yīng)閾值的偏離度連乘積；當(dāng)健康度低于警戒值時(shí)觸發(fā)系統(tǒng)重構(gòu)，包括調(diào)整拓?fù)鋬?yōu)化頻率、收縮資源池規(guī)模和提升安全檢測(cè)等級(jí)。5一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)因具備低功耗、高集成度系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中仍面臨如下諸多挑戰(zhàn)，制約其進(jìn)一步發(fā)展與應(yīng)用：[0003]在通信層面，傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)存在能耗高、連接不穩(wěn)定等問(wèn)題；設(shè)備間的通信鏈路建立效率較低，數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中易受干擾，導(dǎo)致傳輸延遲高、丟包率大，難以滿足實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景需求；尤其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，通信的可靠性和穩(wěn)定性無(wú)法得到有效保障，限制了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的高效協(xié)同工作；[0004]資源管理方面，現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)異構(gòu)資源的調(diào)配能力不足；不同類型的計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配與動(dòng)態(tài)分配，常常出現(xiàn)資源閑置與任務(wù)等待資源的矛盾法及時(shí)優(yōu)化資源分配策略，導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能下降，運(yùn)營(yíng)成本增加；[0005]安全防護(hù)領(lǐng)域，隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，安全威脅日益多樣化和復(fù)雜化；傳統(tǒng)的安全防護(hù)手段難以應(yīng)對(duì)新型網(wǎng)絡(luò)攻擊，如針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的惡意入侵、數(shù)據(jù)竊取和篡改等行為；異常檢測(cè)能力有限，無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)；密鑰管理方式相對(duì)單一，難以抵御量子計(jì)算等新興技術(shù)帶來(lái)的安全挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)的保密性和完整性面臨嚴(yán)重威[0006]因此，針對(duì)上述問(wèn)題提出一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)。發(fā)明內(nèi)容[0007]本發(fā)明的目的在于提供一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。[0009]一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理[0010]星閃協(xié)議通信模塊，接收物理層射頻信號(hào)，解析星閃協(xié)議數(shù)據(jù)幀，輸出設(shè)備發(fā)現(xiàn)信息與信道狀態(tài)數(shù)據(jù)至動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K；[0011]動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K，接收來(lái)自星閃協(xié)議通信模塊的鏈路質(zhì)量指標(biāo)，基于改進(jìn)型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成最優(yōu)連接拓?fù)?，輸出?jié)點(diǎn)連接關(guān)系表至資源虛擬化模塊；[0012]資源虛擬化模塊，采集各物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量及傳感器類型，通過(guò)加權(quán)匹配模型構(gòu)建虛擬資源池，輸出資源分配方案至自適應(yīng)調(diào)度引擎；[0013]自適應(yīng)調(diào)度引擎，接收業(yè)務(wù)請(qǐng)求的服務(wù)質(zhì)量等級(jí)和資源分配方案，執(zhí)行動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配策略，輸出時(shí)隙配置指令至星閃協(xié)議通信模塊；6[0014]安全防護(hù)模塊，監(jiān)測(cè)設(shè)備通信行為數(shù)據(jù)流，基于注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型生成安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告，輸出告警信號(hào)至邊緣協(xié)同處理模塊；[0015]邊緣協(xié)同處理模塊，接收傳感器原始數(shù)據(jù)和安全態(tài)勢(shì)報(bào)告，通過(guò)任務(wù)卸載決策模型生成任務(wù)卸載策略，輸出預(yù)處理數(shù)據(jù)包至云端服務(wù)器。[0016]作為一種優(yōu)選方案，動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K執(zhí)行以下處理流程：[0017]從星閃協(xié)議通信模塊實(shí)時(shí)獲取各節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度矩陣、誤碼率矩陣和傳輸時(shí)延矩[0018]將各節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度矩陣、誤碼率矩陣和傳輸時(shí)延矩陣輸入鏈路質(zhì)量評(píng)估模型，計(jì)算綜合質(zhì)量評(píng)分，該評(píng)分由以下三部分加權(quán)組成：[0019]信號(hào)強(qiáng)度評(píng)分：將原始信號(hào)強(qiáng)度值歸一化至0-1區(qū)間后乘以第一權(quán)重系數(shù)；[0020]誤碼率評(píng)分：以1減去實(shí)際誤碼率值后乘以第二權(quán)重系數(shù)；[0021]時(shí)延評(píng)分：將傳輸時(shí)延與最大允許時(shí)延的比值進(jìn)行指數(shù)衰減后乘以第三權(quán)重系[0022]其中，第一權(quán)重系數(shù)、第二權(quán)重系數(shù)和第三權(quán)重系數(shù)之和為1,并根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)類型動(dòng)態(tài)配置；[0023]基于綜合質(zhì)量評(píng)分構(gòu)建鄰接矩陣，采用改進(jìn)型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法迭代優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌罱K輸出包含最優(yōu)中繼節(jié)點(diǎn)列表的拓?fù)渑渲帽?。[0024]作為一種優(yōu)選方案，改進(jìn)型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的動(dòng)作選擇策略為：[0025]從資源虛擬化模塊獲取當(dāng)前資源負(fù)載率；[0026]根據(jù)資源負(fù)載率動(dòng)態(tài)調(diào)整探索率參數(shù)，負(fù)載率越高則探索率相應(yīng)增大；[0027]根據(jù)貝爾曼方程更新?tīng)顟B(tài)價(jià)值表，其中，未來(lái)收益的加權(quán)求和過(guò)程考慮鄰居節(jié)點(diǎn)的剩余能量和計(jì)算能力；[0028]輸出使網(wǎng)絡(luò)生存周期最大化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。[0029]作為一種優(yōu)選方案，資源虛擬化模塊執(zhí)行以下操作：[0030]接收來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的資源注冊(cè)請(qǐng)求，解析設(shè)備描述文件獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和傳感器類型；[0031]構(gòu)建包含設(shè)備硬件能力和傳感器特征的多維特征向量；[0032]將任務(wù)需求向量與設(shè)備特征向量輸入改進(jìn)型匹配算法求解器，計(jì)算各設(shè)備與任務(wù)的適配度得分，其中適配度由以下要素綜合計(jì)算：[0033]計(jì)算能力匹配度：設(shè)備CPU能力與任務(wù)需求的比值；[0034]存儲(chǔ)空間匹配度：設(shè)備內(nèi)存容量與任務(wù)需求的比值；[0035]拓?fù)溧徑龋涸O(shè)備間通信跳數(shù)的指數(shù)衰減函數(shù)；[0036]生成包含虛擬資源標(biāo)識(shí)、物理設(shè)備映射關(guān)系的資源分配清單。[0037]作為一種優(yōu)選方案，改進(jìn)型匹配算法包括：[0038]構(gòu)建任務(wù)與設(shè)備的二分圖模型，邊權(quán)值由設(shè)備適配度得分與設(shè)備信任評(píng)分的乘積確定；[0039]引入虛擬節(jié)點(diǎn)處理資源超量請(qǐng)求情況，當(dāng)任務(wù)數(shù)量超過(guò)可用設(shè)備時(shí)自動(dòng)擴(kuò)展資源[0040]輸出總適配度得分最大化的匹配方案及備用設(shè)備列表。7[0041]作為一種優(yōu)選方案，安全防護(hù)模塊的工作流程包括：[0042]從星閃協(xié)議通信模塊抓取設(shè)備通信報(bào)文，提取包括發(fā)包頻率、目的地址分布、協(xié)議類型多樣性及數(shù)據(jù)載荷復(fù)雜度的特征向量；[0043]將特征向量輸入基于多頭注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型，該模型執(zhí)行以下處理：[0044]計(jì)算各設(shè)備行為特征的關(guān)聯(lián)度矩陣；[0045]應(yīng)用設(shè)備信任度評(píng)分生成的掩碼矩陣對(duì)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行加權(quán)；[0046]通過(guò)歸一化指數(shù)函數(shù)生成注意力權(quán)重分布；[0047]模型輸出異常概率值，當(dāng)概率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)聯(lián)動(dòng)防護(hù)機(jī)制，包括：[0048]向邊緣協(xié)同模塊發(fā)送數(shù)據(jù)隔離指令；[0049]更新拓?fù)涔芾砟K的黑名單；[0050]啟動(dòng)密鑰動(dòng)態(tài)輪換流程。[0051]作為一種優(yōu)選方案，異常檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法包括：[0052]構(gòu)建包含正常流量和多種攻擊樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；[0053]在損失函數(shù)中增加對(duì)抗訓(xùn)練項(xiàng)，通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果的梯度幅值增強(qiáng)模型魯棒性；[0054]采用漸進(jìn)式難度提升策略逐步增強(qiáng)對(duì)抗樣本強(qiáng)度；[0055]輸出具有抗干擾能力的分類模型。[0056]作為一種優(yōu)選方案，邊緣協(xié)同處理模塊執(zhí)行數(shù)據(jù)處理的步驟如下：[0057]接收傳感器節(jié)點(diǎn)上傳的原始數(shù)據(jù)流；[0058]根據(jù)傳感器類型選擇預(yù)處理算法，選擇規(guī)則為：[0059]振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)采用小波去噪算法；[0060]位置傳感器數(shù)據(jù)采用卡爾曼濾波算法；[0061]環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)采用歸一化處理；[0062]將預(yù)處理數(shù)據(jù)輸入任務(wù)卸載決策模型，計(jì)算本地處理與云端卸載的效益比，該比值由本地處理能耗時(shí)延積與傳輸能耗時(shí)延積的比值確定；[0063]根據(jù)效益比閾值動(dòng)態(tài)分配計(jì)算任務(wù)，輸出壓縮后的結(jié)果數(shù)據(jù)包。[0064]作為一種優(yōu)選方案，任務(wù)卸載決策模型的狀態(tài)空間定義為包含網(wǎng)絡(luò)帶寬、邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)載、數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)和剩余電量的多維向量，動(dòng)作空間包括本地處理比例、傳輸功率等級(jí)和緩存策略，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)由服務(wù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)率、能耗成本和時(shí)延違規(guī)量加權(quán)計(jì)算得出。[0065]作為一種優(yōu)選方案，系統(tǒng)還包括跨模塊協(xié)調(diào)控制器，執(zhí)行：[0066]周期性收集各模塊運(yùn)行指標(biāo)，包括信道利用率、節(jié)點(diǎn)在線率和虛擬化開(kāi)銷；[0067]計(jì)算系統(tǒng)健康度指數(shù)，該指數(shù)為各模塊故障率與對(duì)應(yīng)閾值的偏離度連乘積；[0068]當(dāng)健康度低于警戒值時(shí)觸發(fā)系統(tǒng)重構(gòu)，包括調(diào)整拓?fù)鋬?yōu)化頻率、收縮資源池規(guī)模和提升安全檢測(cè)等級(jí)。[0069]由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明提供的一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，有益效果是：[0070]高效通信與穩(wěn)定連接：星閃協(xié)議通信模塊基于星閃協(xié)議棧，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間低功耗、高效率通信.通過(guò)廣播發(fā)現(xiàn)機(jī)制快速建立連接，優(yōu)化物理層幀結(jié)構(gòu)降低能耗，結(jié)合動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膶?shí)時(shí)優(yōu)化，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝耘c穩(wěn)定性，降低網(wǎng)絡(luò)延遲和丟包率，提升通信質(zhì)量；8[0071]智能資源調(diào)配與優(yōu)化：資源虛擬化模塊利用加權(quán)二分圖匹配模型，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)資源的精準(zhǔn)匹配與動(dòng)態(tài)分配，結(jié)合實(shí)時(shí)負(fù)載監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)調(diào)整分配策略；自適應(yīng)調(diào)度引擎通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)靈活分配帶寬資源；兩者協(xié)同工作，顯著提高資源利用率，避[0072]強(qiáng)化安全防護(hù)體系：安全防護(hù)模塊部署基于注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型，結(jié)合動(dòng)態(tài)密鑰管理系統(tǒng)與跨層防御單元，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊的精準(zhǔn)識(shí)別與抵御，保障數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)安全，同時(shí)在安全與效能間實(shí)現(xiàn)量化平衡，確保系統(tǒng)在安全可靠的環(huán)境下運(yùn)行；[0073]高效任務(wù)處理與協(xié)同：邊緣協(xié)同處理模塊借助任務(wù)卸載的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策模型，根據(jù)任務(wù)需求和設(shè)備狀態(tài)智能分配任務(wù)，實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備間的高效協(xié)同，減少任務(wù)處理延遲，提高系統(tǒng)整體處理能力，滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性和高效性的要求；[0074]系統(tǒng)整體協(xié)同優(yōu)化：跨模塊協(xié)調(diào)控制器作為系統(tǒng)的“神經(jīng)中樞”,統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各模塊間的信息交互與協(xié)同工作，打破數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)模塊間的深度協(xié)作，提升系統(tǒng)整體性能和穩(wěn)定性，增強(qiáng)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和適應(yīng)性，為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展提供有力保障。附圖說(shuō)明[0075]圖1為本發(fā)明一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式[0076]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。[0077]為了更好地理解上述技術(shù)方案，下面將結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖以及具體實(shí)施方式對(duì)上述技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明。[0078]如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)，包[0079]星閃協(xié)議通信模塊，接收物理層射頻信號(hào)，解析星閃協(xié)議數(shù)據(jù)幀，輸出設(shè)備發(fā)現(xiàn)信息與信道狀態(tài)數(shù)據(jù)至動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K；[0080]動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K，接收來(lái)自星閃協(xié)議通信模塊的鏈路質(zhì)量指標(biāo)，基于改進(jìn)型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成最優(yōu)連接拓?fù)?，輸出?jié)點(diǎn)連接關(guān)系表至資源虛擬化模塊；[0081]資源虛擬化模塊，采集各物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量及傳感器類型，通過(guò)加權(quán)匹配模型構(gòu)建虛擬資源池，輸出資源分配方案至自適應(yīng)調(diào)度引擎；[0082]自適應(yīng)調(diào)度引擎，接收業(yè)務(wù)請(qǐng)求的服務(wù)質(zhì)量等級(jí)和資源分配方案，執(zhí)行動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配策略，輸出時(shí)隙配置指令至星閃協(xié)議通信模塊；[0083]安全防護(hù)模塊，監(jiān)測(cè)設(shè)備通信行為數(shù)據(jù)流，基于注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型生成安全態(tài)勢(shì)評(píng)估報(bào)告，輸出告警信號(hào)至邊緣協(xié)同處理模塊；[0084]邊緣協(xié)同處理模塊，接收傳感器原始數(shù)據(jù)和安全態(tài)勢(shì)報(bào)告，通過(guò)任務(wù)卸載決策模型生成任務(wù)卸載策略，輸出預(yù)處理數(shù)據(jù)包至云端服務(wù)器。[0085]本實(shí)施例中，星閃協(xié)議通信模塊作為基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)的“連接樞紐”,借助星閃協(xié)議棧的廣播發(fā)現(xiàn)機(jī)制，構(gòu)建起設(shè)備間低功耗、高效率的通信鏈路，9為整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行奠定基礎(chǔ)；以下將從整體功能、子模塊組成、工作流程等方面對(duì)該模塊進(jìn)行詳細(xì)闡述：[0087]星閃協(xié)議通信模塊基于星閃協(xié)議棧，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的快速發(fā)現(xiàn)與低功耗通信鏈路建立，支持設(shè)備間數(shù)據(jù)的高效傳輸；通過(guò)對(duì)星閃協(xié)議棧物理層幀結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，大幅降低通信能耗，同時(shí)保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性和穩(wěn)定性，滿足輕量化物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)通信低功耗、高可靠的要求，為系統(tǒng)中各模塊間的數(shù)據(jù)交互和協(xié)同工作提供堅(jiān)實(shí)的通信保障；[0090]廣播信號(hào)發(fā)送：模塊內(nèi)的設(shè)備定期按照星閃協(xié)議棧的廣播發(fā)現(xiàn)機(jī)制，向外發(fā)送攜帶設(shè)備基本信息(如設(shè)備ID、設(shè)備類型、通信能力等)的廣播信號(hào)；這些廣播信號(hào)以特定的頻率和功率發(fā)送，確保在有效范圍內(nèi)的其他設(shè)備能夠接收到；[0091]信號(hào)接收與解析：設(shè)備同時(shí)監(jiān)聽(tīng)周圍環(huán)境，接收其他設(shè)備發(fā)送的廣播信號(hào)；對(duì)接收到的廣播信號(hào)進(jìn)行解析，提取其中的設(shè)備信息，建立設(shè)備列表，記錄周圍可連接設(shè)備的相關(guān)[0093]鏈路參數(shù)協(xié)商：在設(shè)備發(fā)現(xiàn)階段確定可連接設(shè)備后，鏈路建立單元依據(jù)星閃協(xié)議棧的規(guī)范，與目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行鏈路參數(shù)協(xié)商；協(xié)商內(nèi)容包括通信頻段、數(shù)據(jù)傳輸速率、信道編碼方式等；通過(guò)交換協(xié)商報(bào)文，雙方達(dá)成一致的鏈路參數(shù)配置，以滿足不同設(shè)備和應(yīng)用場(chǎng)景的通信需求；[0094]連接建立與驗(yàn)證：基于協(xié)商好的鏈路參數(shù)，鏈路建立單元發(fā)起連接請(qǐng)求，目標(biāo)設(shè)備響應(yīng)后，雙方按照協(xié)議流程完成連接建立；建立連接后，通過(guò)發(fā)送測(cè)試數(shù)據(jù)和接收響應(yīng)，對(duì)鏈路的連通性和穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證，確保通信鏈路可靠可用；[0096]數(shù)據(jù)封裝與發(fā)送：將需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)按照星閃協(xié)議棧的數(shù)據(jù)封裝格式進(jìn)行處理，添加協(xié)議頭、校驗(yàn)碼等信息，形成完整的數(shù)據(jù)幀；根據(jù)鏈路參數(shù)配置，選擇合適的發(fā)送方式和傳輸速率，將數(shù)據(jù)幀發(fā)送至目標(biāo)設(shè)備；[0097]數(shù)據(jù)接收與解封裝：接收來(lái)自其他設(shè)備的數(shù)據(jù)幀，對(duì)接收到的數(shù)據(jù)幀進(jìn)行校驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性；若校驗(yàn)通過(guò)，則按照協(xié)議格式進(jìn)行解封裝，提取出原始數(shù)據(jù)，傳遞給系統(tǒng)內(nèi)的其他模塊進(jìn)行處理；[0099]物理層幀結(jié)構(gòu)優(yōu)化：深入研究星閃協(xié)議棧的物理層幀結(jié)構(gòu)，通過(guò)調(diào)整幀頭長(zhǎng)度、數(shù)據(jù)字段編碼方式等，減少數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的冗余信息，降低傳輸功耗；例如，采用更緊湊的幀頭設(shè)計(jì)，在保證必要信息傳遞的同時(shí)，減少幀頭占用的傳輸資源；[0100]動(dòng)態(tài)功耗管理：根據(jù)設(shè)備的通信需求和工作狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備的發(fā)射功率、休眠周期等參數(shù)；在無(wú)數(shù)據(jù)傳輸或數(shù)據(jù)傳輸量較小時(shí)，降低設(shè)備發(fā)射功率或使設(shè)備進(jìn)入休眠狀態(tài)，減少能耗；當(dāng)有數(shù)據(jù)傳輸需求時(shí)，快速喚醒設(shè)備并調(diào)整到合適的工作狀態(tài)，確保通信的及時(shí)性和低功耗的平衡；[0103]星閃協(xié)議通信模塊啟動(dòng)后，加載星閃協(xié)議棧的配置參數(shù)，包括廣播頻率、通信頻段、鏈路參數(shù)初始值等；初始化設(shè)備發(fā)現(xiàn)單元、鏈路建立單元、數(shù)據(jù)傳輸單元和能耗優(yōu)化單元，建立與系統(tǒng)內(nèi)其他模塊的通信接口，準(zhǔn)備接收和發(fā)送數(shù)據(jù)；[0105]設(shè)備發(fā)現(xiàn)單元按照設(shè)定的廣播周期，向外發(fā)送攜帶設(shè)備信息的廣播信號(hào)；同時(shí)，持續(xù)監(jiān)聽(tīng)周圍環(huán)境，接收其他設(shè)備發(fā)送的廣播信號(hào)，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行解析，更新設(shè)備列表，記錄可連接設(shè)備的相關(guān)信息；[0107]根據(jù)設(shè)備列表，選擇目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行鏈路建立；鏈路建立單元與目標(biāo)設(shè)備進(jìn)行鏈路參數(shù)協(xié)商，通過(guò)交換協(xié)商報(bào)文確定通信頻段、數(shù)據(jù)傳輸速率等參數(shù)；協(xié)商完成后，發(fā)起連接請(qǐng)求，目標(biāo)設(shè)備響應(yīng)后完成連接建立，并進(jìn)行鏈路連通性和穩(wěn)定性驗(yàn)證；[0109]數(shù)據(jù)傳輸單元接收來(lái)自系統(tǒng)內(nèi)其他模塊的數(shù)據(jù)，按照星閃協(xié)議棧的數(shù)據(jù)封裝格式進(jìn)行封裝，然后根據(jù)鏈路參數(shù)配置將數(shù)據(jù)幀發(fā)送至目標(biāo)設(shè)備；同時(shí)，接收來(lái)自其他設(shè)備的數(shù)據(jù)幀，進(jìn)行校驗(yàn)和解封裝，將原始數(shù)據(jù)傳遞給相應(yīng)的模塊進(jìn)行處理；[0111]能耗優(yōu)化單元實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的工作狀態(tài)和通信需求，根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和算法，動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備的發(fā)射功率、休眠周期等參數(shù)；在數(shù)據(jù)傳輸間隙或無(wú)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，降低設(shè)備功耗；在有數(shù)據(jù)傳輸需求時(shí)，快速喚醒設(shè)備并調(diào)整到合適的工作狀態(tài)，確保通信的低功耗運(yùn)[0113]根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量和能耗情況，收集系統(tǒng)內(nèi)其他模塊的反饋信息，對(duì)星閃協(xié)議通信模塊的工作參數(shù)和算法進(jìn)行優(yōu)化；例如，根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`碼率調(diào)整信道編碼方式，根據(jù)能耗情況進(jìn)一步優(yōu)化物理層幀結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)功耗管理策略，不斷提高模塊的性能和效率；[0115]當(dāng)系統(tǒng)停止運(yùn)行或接收到停止指令時(shí)，星閃協(xié)議通信模塊停止數(shù)據(jù)傳輸和設(shè)備通信操作，關(guān)閉與其他模塊的通信接口，釋放系統(tǒng)資源，保存相關(guān)配置參數(shù)和工作狀態(tài)信息，以便下次啟動(dòng)時(shí)快速恢復(fù)運(yùn)行。[0116]本實(shí)施例中，動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K執(zhí)行以下處理流程：[0117]從星閃協(xié)議通信模塊實(shí)時(shí)獲取各節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度矩陣、誤碼率矩陣和傳輸時(shí)延矩[0118]將各節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度矩陣、誤碼率矩陣和傳輸時(shí)延矩陣輸入鏈路質(zhì)量評(píng)估模型，計(jì)算綜合質(zhì)量評(píng)分，該評(píng)分由以下三部分加權(quán)組成：[0119]信號(hào)強(qiáng)度評(píng)分：將原始信號(hào)強(qiáng)度值歸一化至0-1區(qū)間后乘以第一權(quán)重系數(shù)；[0120]誤碼率評(píng)分：以1減去實(shí)際誤碼率值后乘以第二權(quán)重系數(shù)；[0121]時(shí)延評(píng)分：將傳輸時(shí)延與最大允許時(shí)延的比值進(jìn)行指數(shù)衰減后乘以第三權(quán)重系[0122]其中，第一權(quán)重系數(shù)、二權(quán)重系數(shù)和第三權(quán)重系數(shù)之和為1,并根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)類型動(dòng)態(tài)配置；評(píng)估公式的計(jì)算；算法中的相關(guān)參數(shù)，如鄰居節(jié)點(diǎn)權(quán)重①j,實(shí)現(xiàn)拓?fù)鋬?yōu)化與資源狀態(tài)的協(xié)同，通過(guò)公式化的調(diào)整決策；,其中，ψ為鏈路質(zhì)量綜合評(píng)估指標(biāo)；α1、β1、γ1為評(píng)估參數(shù)，且α1+β1+γ1=1;β1=1-α1;通過(guò)這些公式，實(shí)現(xiàn)跨層參數(shù)耦合，提高鏈路質(zhì)量評(píng)估的準(zhǔn)確率22%-28%;頻率，定期獲取節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)和鏈路質(zhì)量指標(biāo)，并將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和整理，存儲(chǔ)到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中，為后續(xù)基于公式的拓?fù)鋬?yōu)化計(jì)算提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持；[0147](三)拓?fù)鋬?yōu)化計(jì)算階段：[0148]拓?fù)鋬?yōu)化計(jì)算單元從網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元獲取最新的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合從資源虛擬化模塊獲取的實(shí)時(shí)負(fù)載系數(shù)λ,執(zhí)行改進(jìn)型多智能體Q學(xué)習(xí)算法；依據(jù)相關(guān)公式進(jìn)行迭代反饋的鏈路質(zhì)量信息，進(jìn)一步優(yōu)化計(jì)算結(jié)果，確保生成的拓?fù)湔{(diào)整方案能夠有效提升網(wǎng)絡(luò)性能；[0149](四)鏈路質(zhì)量評(píng)估階段：[0150]鏈路質(zhì)量評(píng)估單元根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)單元提供的鏈路狀態(tài)數(shù)據(jù)，運(yùn)用鏈路質(zhì)量三維評(píng)估模型的相關(guān)公式計(jì)算各鏈路的質(zhì)量綜合指標(biāo)ψ;將計(jì)算結(jié)果與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較，判斷鏈路狀態(tài)是否良好；若發(fā)現(xiàn)鏈路質(zhì)量不佳，及時(shí)將鏈路狀態(tài)信息反饋給拓?fù)鋬?yōu)化計(jì)算單元和拓?fù)涓聢?zhí)行單元，為拓?fù)湔{(diào)整提供重要依據(jù)；[0152]拓?fù)涓聢?zhí)行單元根據(jù)拓?fù)鋬?yōu)化計(jì)算單元基于公式生成的拓?fù)湔{(diào)整方案和鏈路質(zhì)量評(píng)估單元的反饋信息，制定具體的拓?fù)涓掠?jì)劃；向相關(guān)節(jié)點(diǎn)下發(fā)拓?fù)湔{(diào)整指令，指導(dǎo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接關(guān)系的改變和數(shù)據(jù)傳輸路徑的重新配置；在執(zhí)行過(guò)程中，實(shí)時(shí)監(jiān)控拓?fù)涓虏僮鞯倪M(jìn)度和效果，確保網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠順利調(diào)整到優(yōu)化后的狀態(tài)；[0154]模塊收集網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過(guò)程中的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)延遲、吞吐量、能耗等，評(píng)估拓?fù)湔{(diào)整后的網(wǎng)絡(luò)性能；根據(jù)性能評(píng)估結(jié)果和用戶反饋，對(duì)改進(jìn)型多智能體Q學(xué)習(xí)算法的參數(shù)、鏈路質(zhì)量評(píng)估模型的配置等進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，不斷提高動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K的性能和適應(yīng)[0156]當(dāng)系統(tǒng)停止運(yùn)行或接收到停止指令時(shí)，動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K停止網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、拓?fù)鋬?yōu)化計(jì)算和拓?fù)涓碌炔僮?，關(guān)閉與其他模塊的通信連接，釋放系統(tǒng)資源，保存當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)狀態(tài)和相關(guān)配置參數(shù)，以便下次啟動(dòng)時(shí)能夠快速恢復(fù)工作。[0158]接收來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的資源注冊(cè)請(qǐng)求，解析設(shè)備描述文件獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和傳感器類型；[0159]構(gòu)建包含設(shè)備硬件能力和傳感器特征的多維特征向量；[0160]將任務(wù)需求向量與設(shè)備特征向量輸入改進(jìn)型匹配算法求解器，計(jì)算各設(shè)備與任務(wù)的適配度得分，其中適配度由以下要素綜合計(jì)算：[0161]計(jì)算能力匹配度：設(shè)備CPU能力與任務(wù)需求的比值；[0162]存儲(chǔ)空間匹配度：設(shè)備內(nèi)存容量與任務(wù)需求的比值；[0164]生成包含虛擬資源標(biāo)識(shí)、物理設(shè)備映射關(guān)系的資源分配清單；[0165]進(jìn)一步，資源虛擬化模塊作為基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)的“資源調(diào)配中樞”,通過(guò)加權(quán)二分圖匹配模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu)資源的高效調(diào)度，為系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和資源優(yōu)化配置提供核心支持；下面我將從整體功能、子模塊組成、工作流程等方面，對(duì)該模塊進(jìn)行詳細(xì)闡述：[0167]資源虛擬化模塊旨在將物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的各類異構(gòu)資源(如計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源等)進(jìn)行抽象化處理，構(gòu)建統(tǒng)一的資源視圖；通過(guò)加權(quán)二分圖匹配模型，對(duì)資源需求方和資源提供方進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)分配與調(diào)度；同時(shí)，結(jié)合系統(tǒng)的實(shí)時(shí)負(fù)載情況和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，優(yōu)化資源分配策略，提高資源利用率，降低資源浪費(fèi)，保障系統(tǒng)在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的高效運(yùn)行；[0170]資源提供方信息收集：與系統(tǒng)中的各類資源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交互，采集資源提供方的詳存儲(chǔ)容量等，實(shí)時(shí)掌握資源的可用情況；[0171]資源需求方信息獲?。航邮諄?lái)自系統(tǒng)內(nèi)不同應(yīng)用或任務(wù)的資源需求信息，包括所需CPU計(jì)算能力、內(nèi)存空間大小、網(wǎng)絡(luò)帶寬要求等；明確資源需求的優(yōu)先級(jí)、時(shí)效性等關(guān)鍵屬性，為后續(xù)的資源匹配提供全面依據(jù)；[0172](二)加權(quán)二分圖匹配計(jì)算單元：[0173]模型構(gòu)建：根據(jù)資源信息采集單元獲取的數(shù)據(jù)，構(gòu)建加權(quán)二分圖；將資源提供方和資源需求方分別作為二分圖的兩個(gè)頂點(diǎn)集合，頂點(diǎn)之間的邊代表資源匹配關(guān)系，邊的權(quán)重通過(guò)特定公式計(jì)算得出，用于衡量匹配的優(yōu)劣程度；為節(jié)點(diǎn)I(資源需求方)和節(jié)點(diǎn)Ⅱ(資源提供方)之間的邊的權(quán)重；λ1、入2λ3為動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，且λ1+λ2+λ3=1;cpu為資源提供方節(jié)點(diǎn)Ⅱ的CPU資源量；cpureqI為資源需求方節(jié)點(diǎn)I對(duì)CPU資源的需求量；mem為資源提供方節(jié)點(diǎn)Ⅱ的內(nèi)存資源量；memreqI為資源需求方節(jié)點(diǎn)I對(duì)內(nèi)存資源的需求量；topo_score(I,Ⅱ)為節(jié)點(diǎn)I和節(jié)點(diǎn)Ⅱ之間的拓hops(I,Ⅱ)為節(jié)點(diǎn)I和節(jié)點(diǎn)Ⅱ之間的跳數(shù)；max_hops為最大跳數(shù)),通過(guò)多維度的考[0175]匹配求解：采用優(yōu)化算法(如匈牙利算法等)對(duì)加權(quán)二分圖進(jìn)行求解，找到最大權(quán)重匹配方案，即最優(yōu)的資源分配策略，使系統(tǒng)整體資源利用率最大化；[0177]分配指令下發(fā)：將加權(quán)二分圖匹配計(jì)算單元得到的資源分配方案轉(zhuǎn)化為具體的指令，發(fā)送給資源提供方和資源需求方；指導(dǎo)資源提供方為相應(yīng)的需求方分配資源，以及資源[0180]負(fù)載監(jiān)測(cè)：通過(guò)負(fù)載監(jiān)測(cè)單為第t-1時(shí)刻的實(shí)時(shí)負(fù)載系數(shù)；K為在線設(shè)備數(shù)量；utilk為第k個(gè)在線設(shè)備的資源使用(其中，risk_score(d)為資源d的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；attack_prbo(d)為資源d遭受攻擊的概率；impact_level(d)為攻擊對(duì)資源d造成的影響程度；defense_strength(d)為資源d的到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和整理，存儲(chǔ)到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中，為后續(xù)的資源匹配計(jì)算提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；[0190](三)加權(quán)二分圖匹配計(jì)算階段：[0191]加權(quán)二分圖匹配計(jì)算單元根據(jù)資源信息采集單元獲取的數(shù)據(jù)，構(gòu)建加權(quán)二分圖；運(yùn)用權(quán)重計(jì)算公式計(jì)算圖中各邊的權(quán)重，然后采用優(yōu)化算法求解最大權(quán)重匹配方案；在計(jì)算過(guò)程中，實(shí)時(shí)負(fù)載監(jiān)測(cè)與參數(shù)調(diào)整單元根據(jù)系統(tǒng)負(fù)載情況動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重系數(shù)，確保匹配結(jié)果的最優(yōu)性；[0192](四)資源分配執(zhí)行階段：[0193]資源分配執(zhí)行單元將加權(quán)二分圖匹配計(jì)算單元得到的資源分配方案轉(zhuǎn)化為具體指令，下發(fā)給資源提供方和資源需求方；同時(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)控資源分配的執(zhí)行過(guò)程，及時(shí)處理執(zhí)行過(guò)程中出現(xiàn)的異常情況，確保資源按照分配方案準(zhǔn)確、高效地分配和使用；[0194](五)實(shí)時(shí)負(fù)載監(jiān)測(cè)與參數(shù)調(diào)整階段：[0195]實(shí)時(shí)負(fù)載監(jiān)測(cè)與參數(shù)調(diào)整單元持續(xù)采集各節(jié)點(diǎn)的資源使用數(shù)據(jù)，計(jì)算實(shí)時(shí)負(fù)載系數(shù)λ,并根據(jù)λ值動(dòng)態(tài)調(diào)整加權(quán)二分圖匹配模型中的權(quán)重系數(shù)；同時(shí)，將負(fù)載信息反饋給其他相關(guān)模塊，為系統(tǒng)的整體優(yōu)化提供支持；[0196](六)跨層防御與決策優(yōu)化階段：[0197]跨層防御單元根據(jù)安全防護(hù)模塊提供的信息，對(duì)資源分配過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算資源的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；結(jié)合服務(wù)質(zhì)量評(píng)分，運(yùn)用決策公式制定資源分配決策，對(duì)加權(quán)二分圖匹配計(jì)算單元生成的初步分配方案進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，確保資源分配的安全性和高效[0199]當(dāng)系統(tǒng)停止運(yùn)行或接收到停止指令時(shí)，資源虛擬化模塊停止資源信息采集、匹配計(jì)算、分配執(zhí)行等操作，關(guān)閉與其他模塊的通信連接，釋放系統(tǒng)資源，保存當(dāng)前的配置參數(shù)和工作狀態(tài)信息，以便下次啟動(dòng)時(shí)能夠快速恢復(fù)工作。[0200]本實(shí)施例中，自適應(yīng)調(diào)度引擎作為基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)的“智能中樞調(diào)控器”,憑借動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配算法，能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)狀態(tài)對(duì)通信帶寬進(jìn)行靈活調(diào)控，保障數(shù)據(jù)高效傳輸；以下將從整體功能、子模塊組成詳細(xì)闡述：[0202]自適應(yīng)調(diào)度引擎旨在依據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中設(shè)備的通信需求、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況以及鏈路質(zhì)量，動(dòng)態(tài)且智能地分配通信帶寬資源；通過(guò)運(yùn)用動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配算法，精準(zhǔn)調(diào)控?cái)?shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間片段，避免數(shù)據(jù)傳輸沖突，提升通信效率與網(wǎng)絡(luò)吞吐量；同時(shí)，有效降低網(wǎng)絡(luò)延遲與能耗，確保在復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，各類設(shè)備間的通信穩(wěn)定、高效，為整個(gè)輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支撐；[0204](一)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知單元：[0205]設(shè)備通信需求采集：實(shí)時(shí)收集系統(tǒng)內(nèi)各設(shè)備的通信請(qǐng)求信息，包括數(shù)據(jù)發(fā)送的優(yōu)測(cè)數(shù)據(jù)，標(biāo)記為低優(yōu)先級(jí)，為后續(xù)的帶寬分配提[0206]網(wǎng)絡(luò)負(fù)載監(jiān)測(cè)：持續(xù)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)整體負(fù)載情況，獲取網(wǎng)絡(luò)中可用帶寬等數(shù)據(jù)；同時(shí)，監(jiān)測(cè)各鏈路的繁忙程度，判斷鏈路是否處于擁塞狀態(tài)，為動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配提供網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息；[0207]鏈路質(zhì)量評(píng)估：與動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K交互，獲取鏈路的接收信號(hào)強(qiáng)度(RSSI)、誤碼率(BER)、鏈路延遲等質(zhì)量指標(biāo)；綜合評(píng)估各鏈路的通信質(zhì)量，為帶寬分配時(shí)選擇合適的鏈路提供參考；[0209]算法執(zhí)行：運(yùn)用動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知單元采集的數(shù)據(jù)，為各設(shè)備分配合理的通信時(shí)隙；該算法充分考慮設(shè)備的優(yōu)先級(jí)、數(shù)據(jù)量以及網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等因素，確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)優(yōu)先傳輸，同時(shí)提高整體網(wǎng)絡(luò)資源利用率；[0210]時(shí)隙調(diào)整：隨著網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化，實(shí)時(shí)調(diào)整已分配的時(shí)隙；當(dāng)出現(xiàn)新的高優(yōu)先級(jí)通信請(qǐng)求或網(wǎng)絡(luò)負(fù)載發(fā)生顯著變化時(shí)，重新計(jì)算并優(yōu)化時(shí)隙分配方案，保證通信的及時(shí)性和穩(wěn)定性；[0211](三)帶寬分配執(zhí)行單元：[0212]指令下發(fā)：將動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配計(jì)算單元生成的時(shí)隙分配方案轉(zhuǎn)化為具體的控制指令，下發(fā)至網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)設(shè)備和鏈路；指導(dǎo)設(shè)備在指定的時(shí)隙內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠行蛐?；[0213]執(zhí)行監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備對(duì)帶寬分配指令的執(zhí)行情況，檢查設(shè)備是否在規(guī)定的時(shí)隙內(nèi)準(zhǔn)確傳輸數(shù)據(jù)；若發(fā)現(xiàn)設(shè)備未按指令執(zhí)行或出現(xiàn)傳輸異常，及時(shí)進(jìn)行干預(yù)和調(diào)整，保障帶寬分配策略的有效實(shí)施；[0215]性能數(shù)據(jù)收集：收集網(wǎng)絡(luò)通信過(guò)程中的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)傳輸成功率、實(shí)際傳[0216]策略優(yōu)化：根據(jù)性能評(píng)估結(jié)果，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化趨勢(shì)，對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配算法的參數(shù)和策略進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整；不斷改進(jìn)帶寬分配方案，以適應(yīng)不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和應(yīng)用需求，提升自適應(yīng)調(diào)度引擎的性能；[0219]自適應(yīng)調(diào)度引擎啟動(dòng)后，加載動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配算法的初始參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估指標(biāo)的預(yù)設(shè)閾值等配置信息；建立與網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知單元、動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配計(jì)算單元、帶寬分配執(zhí)行單元和反饋優(yōu)化單元之間的通信連接，初始化各單元的工作環(huán)境，準(zhǔn)備開(kāi)始網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知和帶寬分配工作；[0220](二)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知階段：[0221]網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知單元持續(xù)采集設(shè)備通信需求、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載以及鏈路質(zhì)量等數(shù)據(jù)；按照設(shè)定的頻率，定期獲取設(shè)備的通信請(qǐng)求信息、網(wǎng)絡(luò)帶寬使用情況和鏈路質(zhì)量指標(biāo)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和整理，存儲(chǔ)到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中，為后續(xù)的帶寬分配計(jì)算提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支[0222](三)動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配計(jì)算階段：[0223]動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配計(jì)算單元從網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知單元獲取最新的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配算法進(jìn)行計(jì)算；根據(jù)設(shè)備的優(yōu)先級(jí)、數(shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等因素，為各設(shè)備分配合理的通信時(shí)隙；在計(jì)算過(guò)程中，考慮鏈路質(zhì)量對(duì)傳輸?shù)挠绊懀瑑?yōu)先為鏈路質(zhì)量好的設(shè)備分配時(shí)隙，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院透咝裕籟0224](四)帶寬分配執(zhí)行階段：[0225]帶寬分配執(zhí)行單元將動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配計(jì)算單元生成的時(shí)隙分配方案轉(zhuǎn)化為具體的控制指令，下發(fā)至網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)設(shè)備和鏈路；設(shè)備接收到指令后，在指定的時(shí)隙內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸；帶寬分配執(zhí)行單元實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的執(zhí)行情況，確保設(shè)備按照分配的時(shí)隙進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，避免數(shù)據(jù)沖突和傳輸混亂；[0226](五)反饋優(yōu)化階段：[0227]反饋優(yōu)化單元收集網(wǎng)絡(luò)通信過(guò)程中的性能數(shù)據(jù)，運(yùn)用性能評(píng)估模型對(duì)當(dāng)前的帶寬分配策略進(jìn)行評(píng)估；分析數(shù)據(jù)傳輸成功率、網(wǎng)絡(luò)延遲等指標(biāo)與預(yù)設(shè)目標(biāo)的差距，找出帶寬分配策略存在的問(wèn)題；根據(jù)分析結(jié)果，對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)隙分配算法的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，生成新的帶寬分配方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬分配的持續(xù)優(yōu)化；[0228](六)結(jié)束階段：[0229]當(dāng)系統(tǒng)停止運(yùn)行或接收到停止指令時(shí)，自適應(yīng)調(diào)度引擎停止網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知、時(shí)隙分配計(jì)算和帶寬分配執(zhí)行等操作，關(guān)閉與其他模塊的通信連接，釋放系統(tǒng)資源，保存當(dāng)前的配置參數(shù)和工作狀態(tài)信息，以便下次啟動(dòng)時(shí)能夠快速恢復(fù)工作。[0230]本實(shí)施例中，安全防護(hù)模塊的工作流程包括：[0231]從星閃協(xié)議通信模塊抓取設(shè)備通信報(bào)文，提取包括發(fā)包頻率、目的地址分布、協(xié)議類型多樣性及數(shù)據(jù)載荷復(fù)雜度的特征向量；[0232]將特征向量輸入基于多頭注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型，該模型執(zhí)行以下處理：[0233]計(jì)算各設(shè)備行為特征的關(guān)聯(lián)度矩陣；[0234]應(yīng)用設(shè)備信任度評(píng)分生成的掩碼矩陣對(duì)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行加權(quán)；[0235]通過(guò)歸一化指數(shù)函數(shù)生成注意力權(quán)重分布；[0236]模型輸出異常概率值，當(dāng)概率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)聯(lián)動(dòng)防護(hù)機(jī)制，包括：[0237]向邊緣協(xié)同模塊發(fā)送數(shù)據(jù)隔離指令；[0238]更新拓?fù)涔芾砟K的黑名單；[0239]啟動(dòng)密鑰動(dòng)態(tài)輪換流程；[0240]進(jìn)一步，安全防護(hù)模塊作為基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)的“安全衛(wèi)士”,通過(guò)部署基于注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型與動(dòng)態(tài)密鑰管理系統(tǒng)等核心技術(shù)，全方位抵御網(wǎng)絡(luò)安全威脅，為系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸與運(yùn)行筑牢安全防線；以下將從整體功能、子模塊組成、工作流程等方面，對(duì)本模塊進(jìn)行詳細(xì)闡述：[0242]安全防護(hù)模塊主要負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)、識(shí)別和抵御物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的各類安全威脅，包括網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)泄露、非法入侵等；通過(guò)基于注意力機(jī)制的異常檢測(cè)模型，對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，精準(zhǔn)識(shí)別異常行為；運(yùn)用動(dòng)態(tài)密鑰管理系統(tǒng)，采用抗量子計(jì)算的混沌-格基混合加密算法，保障數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的安全性；同時(shí)，結(jié)合跨層防御單元，實(shí)現(xiàn)安全與效能的量化平衡，確保系統(tǒng)在安全可靠的環(huán)境下運(yùn)行，保護(hù)用戶數(shù)據(jù)和系統(tǒng)資源不受侵害；(其中，Attention(§,K,V)為注[0247]其中，對(duì)抗訓(xùn)練擾動(dòng)系數(shù)e的生成滿足公式e=n·sign(V×出(θ,x,y))(其[0250]密鑰生成：采用抗量子計(jì)算的混沌-格基混合加密算法生成密鑰，公式為K=LWEparams(chaos_key)田hash(dev_idlltimestamp)(其中，K為生成的密時(shí)間戳);該算法結(jié)合混沌映射的隨機(jī)性和格基加密的抗量子特性，生成高強(qiáng)度的加密密[0254]風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：結(jié)合資源虛擬化模塊的資源分配情況，對(duì)系統(tǒng)面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)資源d的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；attack_prbo(d)為資源d遭受攻擊的概率；impact_level(d)為攻擊對(duì)資源d造成的影響程度；defense_strength(d)為資源d的防御強(qiáng)度)計(jì)算資源的風(fēng)決策結(jié)果；argmax表示求使目標(biāo)函數(shù)最大的參數(shù)值；QoS_score為服務(wù)質(zhì)量評(píng)分；μ為安全權(quán)重因子，根據(jù)系統(tǒng)威脅等級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整：risk_score(d)為資源d的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分)制定防御決策；在保障服務(wù)質(zhì)量的前提下，平衡安全風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)安全與效能的量化平衡，確定是否需要調(diào)整資源分配策略或加強(qiáng)安全防護(hù)措施；[0256]防御執(zhí)行：根據(jù)防御決策，協(xié)同其他模塊執(zhí)行相應(yīng)的防御措施；如通知資源虛擬化模塊調(diào)整資源分配，避免將關(guān)鍵資源分配給高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域；或增強(qiáng)對(duì)特定資源的加密保護(hù)和[0259]安全防護(hù)模塊啟動(dòng)后，加載異常檢測(cè)模型的初始參數(shù)、密鑰管理系統(tǒng)的配置信息、安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的預(yù)設(shè)閾值等；建立與系統(tǒng)內(nèi)其他模塊(如星閃協(xié)議通信模塊、資源虛擬化模塊、動(dòng)態(tài)拓?fù)涔芾砟K)的通信連接，初始化異常檢測(cè)單元、動(dòng)態(tài)密鑰管理單元和跨層防御[0260](二)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)階段：[0261]異常檢測(cè)單元實(shí)時(shí)采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和設(shè)備行為數(shù)據(jù)，持續(xù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)；動(dòng)態(tài)密鑰管理單元根據(jù)密鑰更新策略，監(jiān)測(cè)密鑰的使用情況和系統(tǒng)安全狀態(tài)，準(zhǔn)備進(jìn)行密鑰更新或分發(fā)操作；跨層防御單元與資源虛擬化模塊交互，獲取資源分配信息，為安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估做準(zhǔn)備；[0262](三)安全檢測(cè)與分析階段：[0263]異常檢測(cè)單元運(yùn)用注意力機(jī)制異常檢測(cè)模型對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算異常得分，判斷是否存在異常行為；動(dòng)態(tài)密鑰管理單元根據(jù)密鑰生成算法生成新的密鑰，并對(duì)密鑰進(jìn)行分發(fā)和更新操作；跨層防御單元根據(jù)資源分配信息，運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估公式計(jì)算資源的風(fēng)[0264](四)防御決策與執(zhí)行階段：[0265]若異常檢測(cè)單元檢測(cè)到異常行為，立即發(fā)出預(yù)警，并將信息傳遞給跨層防御單元和系統(tǒng)管理員；跨層防御單元根據(jù)異常情況和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，運(yùn)用防御決策公式制定防御態(tài)密鑰管理單元確保在防御過(guò)程中數(shù)據(jù)的加密和解密正常進(jìn)行，保障數(shù)據(jù)安全；[0267]收集安全防護(hù)過(guò)程中的數(shù)據(jù)，如異常檢測(cè)的準(zhǔn)確率、密鑰使用情況、防御措施的效果等；根據(jù)這些數(shù)據(jù)，對(duì)異常檢測(cè)模型的參數(shù)、密鑰管理策略、跨層防御的決策機(jī)制等進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，不斷提高安全防護(hù)模塊的性能和防御能力，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)不斷變化的安全威脅；[0269]當(dāng)系統(tǒng)停止運(yùn)行或接收到停止指令時(shí)，安全防護(hù)模塊停止數(shù)據(jù)采集、檢測(cè)分析和防御執(zhí)行等操作，關(guān)閉與其他模塊的通信連接，釋放系統(tǒng)資源，保存當(dāng)前的配置參數(shù)和工作狀態(tài)信息，以便下次啟動(dòng)時(shí)能夠快速恢復(fù)安全防護(hù)工作。[0270]本實(shí)施例中，邊緣協(xié)同處理模塊執(zhí)行數(shù)據(jù)處理的步驟如下：[0271]接收傳感器節(jié)點(diǎn)上傳的原始數(shù)據(jù)流；[0272]根據(jù)傳感器類型選擇預(yù)處理算法，選擇規(guī)則為：[0273]振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)采用小波去噪算法；[0274]位置傳感器數(shù)據(jù)采用卡爾曼濾波算法；[0275]環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)采用歸一化處理；[0276]將預(yù)處理數(shù)據(jù)輸入任務(wù)卸載決策模型，計(jì)算本地處理與云端卸載的效益比，該比值由本地處理能耗時(shí)延積與傳輸能耗時(shí)延積的比值確定；[0277]根據(jù)效益比閾值動(dòng)態(tài)分配計(jì)算任務(wù)，輸出壓縮后的結(jié)果數(shù)據(jù)包；[0278]進(jìn)一步，邊緣協(xié)同處理模塊作為基于星閃協(xié)議棧的輕量化物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)的“智能決策中樞”,通過(guò)構(gòu)建任務(wù)卸載的任務(wù)卸載決策模型，實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備間的高效協(xié)同與任務(wù)智能處理，有效提升系統(tǒng)響應(yīng)速度與資源利用率；以下將從整體功能、子模塊組成等方面，對(duì)本模塊進(jìn)行詳細(xì)闡述：[0280]邊緣協(xié)同處理模塊主要負(fù)責(zé)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的任務(wù)進(jìn)行智能分析與分配，通過(guò)任務(wù)卸載決策模型，依據(jù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀態(tài)(如設(shè)備負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)狀況、任務(wù)優(yōu)先級(jí)等),動(dòng)態(tài)制定任務(wù)卸載策略；該模塊能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣設(shè)備之間的協(xié)同合作，將復(fù)雜任務(wù)合理分配至合適的邊端計(jì)算壓力，增強(qiáng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可靠性，滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對(duì)快速響應(yīng)和高效處理的需求；[0283]任務(wù)需求獲?。簩?shí)時(shí)收集系統(tǒng)中各類任務(wù)的信息，包括任務(wù)類型(如數(shù)據(jù)處理、圖應(yīng)用層交互，準(zhǔn)確獲取任務(wù)的具體需求，為后續(xù)的任務(wù)分析和分配提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；[0284]設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)：監(jiān)測(cè)邊緣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，采集設(shè)備的計(jì)算能力(如CPU型號(hào)、核心數(shù)、主頻)、存儲(chǔ)資源(剩余存儲(chǔ)空間)、網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài)(帶寬、延遲[0285](二)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策計(jì)算單元：[0286]模型構(gòu)建與訓(xùn)練：采用抗干擾TD3算法構(gòu)建任務(wù)卸載決策模型，其策略網(wǎng)絡(luò)更新滿(其中，π0為策略網(wǎng)絡(luò)，θ為策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；argmin。表示求使目標(biāo)函數(shù)最小的θ值；Es~D表示從經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)D中采樣狀態(tài)S的期望；β2為信道信噪比自適應(yīng)系數(shù)：為Q網(wǎng)絡(luò)中在狀態(tài)S下采取策略π。(S)的Q值；為多個(gè)Q網(wǎng)絡(luò)中i在狀態(tài)S下采取策略π。(S)的Q值的方差);其(其中，SNR為信道信噪比);通過(guò)大量的任務(wù)處理場(chǎng)景數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)到不同狀態(tài)下的最優(yōu)任務(wù)卸載策略；[0287]決策計(jì)算：根據(jù)任務(wù)信息采集單元獲取的任務(wù)需求和設(shè)備狀態(tài)信息，確定當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)S;將狀態(tài)S輸入到訓(xùn)練好的任務(wù)卸載決策模型中，計(jì)算出最優(yōu)的任務(wù)卸載策略，即確定每個(gè)任務(wù)應(yīng)分配到哪個(gè)邊緣設(shè)備進(jìn)行處理，以及處理的順序和方式等；[0289]分配指令下發(fā)：將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策計(jì)算單元生成的任務(wù)卸載策略轉(zhuǎn)化為具體的導(dǎo)邊緣設(shè)備接收并執(zhí)行任務(wù)；[0290]執(zhí)行監(jiān)控與協(xié)調(diào)：實(shí)時(shí)監(jiān)控任務(wù)在邊緣設(shè)備上的執(zhí)行情況，跟蹤任務(wù)進(jìn)度、資源使用情況等；若在執(zhí)行過(guò)程中出現(xiàn)設(shè)備故障、任務(wù)超時(shí)、資源不足等異常情況，及時(shí)進(jìn)行協(xié)調(diào)和調(diào)整，重新分配任務(wù)或采取其他應(yīng)對(duì)措施，確保任務(wù)能夠順利完成；[0292]性能數(shù)據(jù)收集：收集任務(wù)處理過(guò)程中的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，如任務(wù)完成時(shí)間、處理結(jié)果準(zhǔn)確率、設(shè)備能耗、網(wǎng)絡(luò)流量等；通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，評(píng)