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，实现人体生理数据的实时采集和传输，为疾病诊断、健康监测、运动健身等提供重要数据支持。
然而，WBAN中的传感器节点通常受限于计算能力、电池容量和通信带宽，难以满足日益增长的数据处理和传输需求。
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了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要进展。
1. 国内研究现状
国内学者在WBAN计算迁移方面开展了一系列研究工作，例如，探索了基于移动边缘计算(MEC)的WBAN计算卸载策略，提出了基于强化学习的WBAN计算资源分配算法等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将围绕基于计算迁移的无线体域网性能分析展开研究，主要内容包括：1.无线体域网和计算迁移技术概述：介绍无线体域网的特点、应用场景和关键技术，以及计算迁移技术的概念、类型和优势。
2.无线体域网系统模型和计算迁移模型：构建无线体域网系统模型，描述节点类型、网络拓扑和数据传输过程，并建立计算迁移模型，描述任务卸载、资源分配和迁移执行机制。
3.基于计算迁移的无线体域网资源分配算法：研究无线体域网中的资源分配问题，提出基于贪婪算法和强化学习的资源分配算法，优化计算资源和通信资源的分配，提高数据处理效率和网络吞吐量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的方法进行。
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最新进展，明确研究目标和内容，构建研究框架。
其次，基于现有的无线体域网和计算迁移模型，结合实际应用场景，对系统模型进行优化和改进，建立更加符合实际情况的系统模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于计算迁移的无线体域网资源分配算法，该算法能够根据网络状态和用户需求，动态地将计算任务卸载到合适的计算节点上，从而提高数据处理效率和网络吞吐量。
2.提出一种基于计算迁移的无线体域网安全与隐私保护方案，该方案能够有效地保护用户数据安全和隐私，防止数据泄露和攻击。
3.构建一个基于计算迁移的无线体域网仿真平台，该平台能够模拟真实环境下的无线体域网，为研究者提供一个测试和验证新算法和方案的平台。
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.李建中,李金库,王兴伟.移动边缘计算环境下基于深度强化学习的任务卸载算法[J].计算机学报,2020,43(11):2178-2192.
2.王磊,张静,王超,等.基于移动边缘计算的医疗无线体域网安全方案[J].计算机应用,2020,40(S2):222-226.
3.丁美琳.基于MEC的无线体域网数据传输方案研究[D].南京:南京邮电大学,2021.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
