區塊鏈於車聯網中的邊緣伺服器部署方案

1. 緒論

隨著智慧車輛的發展，車輛間安全可靠的通信已成為車聯網（IoVs）中的關鍵問題。區塊鏈因其去中心化、不可偽造及共同維護的特性，被視為可行的解決方案。然而，車載節點有限的計算能力為區塊鏈實施帶來挑戰。本文提出採用邊緣計算技術，以路側單元（RSUs）作為邊緣伺服器來解決這些限制。

2. 背景與相關研究

2.1 區塊鏈在車聯網中的應用

區塊鏈技術透過其去中心化架構提供安全的資料傳輸。挖礦過程需要大量計算資源，這對資源受限的車輛節點構成挑戰。根據中本聰原始的Bitcoin論文，工作量證明共識機制需要行動裝置無法提供的巨大計算能力。

2.2 邊緣計算整合

邊緣計算將雲端功能延伸至網路邊緣，提供更低延遲的即時服務。RSU憑藉其穩定的網路拓撲、可靠的通信通道，以及相較車輛節點更優越的計算/儲存能力，成為理想的邊緣伺服器。

3. 方法論

3.1 系統模型

該系統由車輛節點、作為邊緣伺服器的RSU以及區塊鏈網路組成。邊緣伺服器執行挖礦操作並管理區塊鏈數據，而車輛則將計算任務卸載至這些伺服器。

3.2 問題描述

覆蓋問題被定義為最大化被部署邊緣伺服器覆蓋的車輛節點數量。目標函數可表示為：$\max \sum_{i=1}^{n} x_i$，限制條件為對所有$i$滿足$\sum_{j \in N(i)} y_j \geq x_i$，其中$x_i$表示車輛$i$是否被覆蓋，$y_j$表示邊緣伺服器$j$是否被部署。

3.3 隨機化演算法

提出的隨機化演算法計算邊緣伺服器部署的近似解，以最大化車輛覆蓋率。該演算法在多項式時間複雜度下提供解品質的理論保證。

4. 實驗結果

模擬實驗將本提案方案與其他部署策略進行比較。隨機化演算法相較於貪婪法提升約15-20%的覆蓋率，較隨機部署則有25-30%的改善。透過不同車輛密度與移動模式進行性能評估，結果顯示在覆蓋率指標上持續保持優勢。

5. 技術分析

產業分析師觀點： 本研究透過區塊鏈與邊緣計算的務實融合，解決了車載網路中的關鍵瓶頸。該方法技術上穩健，但在高密度都市環境下面臨擴展性挑戰。隨機化演算法提供了良好的理論界限，但在即時部署決策中可能遇到困難。與圖像轉換領域的CycleGAN等類似研究相比，此方案解決了具有更嚴格延遲要求的受限優化問題。將RSU作為礦工的整合方式具創新性，但高度依賴基礎設施投資。

6. 程式碼實作

隨機部署演算法的虛擬碼：

function RandomizedDeployment(vehicles, potentialSites):
    deployedServers = []
    uncovered = vehicles.copy()
    
    while uncovered not empty:
        candidate = randomSelect(potentialSites)
        coverage = calculateCoverage(candidate, uncovered)
        if coverage > threshold:
            deployedServers.append(candidate)
            uncovered = removeCovered(uncovered, candidate)
        potentialSites.remove(candidate)
    
    return deployedServers

7. 未來應用

未來方向包括整合機器學習以實現預測性部署、開發結合工作量證明與權益證明的混合共識機制，以及擴展至5G/6G車載網路。應用範圍延伸至智慧城市基礎設施、自動駕駛車輛協調與分散式交通管理系統。

8. 參考文獻

Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
Shi, W., et al. (2016). Edge Computing: Vision and Challenges.
Zhu, L., 等人 (2020). 基於區塊鏈的車聯網安全數據共享。
IEEE Transactions on Vehicular Technology, 車聯網區塊鏈技術特刊。
Isola, P., et al. (2017). 基於條件對抗網絡的圖像到圖像轉換 (CycleGAN)。

目錄