近日，软件学院2025级硕士研究新生徐嘉杰在许小龙教授与崔光明副教授的共同指导下，在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Mobile Computing》（TMC，CCF A类期刊）发表了题为“A privacy-preserving auction for task offloading and resource allocation in UAV-assisted MEC”的研究论文。该研究综合考虑了无人机飞行轨迹、机载电量与计算能力的限制以及用户设备分布可变性等因素，提出了一种无人机边缘环境下隐私保护的任务卸载方法。该方法首次将边缘环境中无人机任务卸载问题建模为一种经济拍卖问题，显著提升了无人机任务卸载的服务质量。

当前，无人机凭借其动态适应能力、灵活性以及对地理区域的快速部署优势，已成为移动边缘计算有前途的推动者。然而，现有研究主要集中在无人机辅助计算的单一维度，如能耗优化、计算卸载和轨迹规划等，没有综合考虑无人机多维特性（如机载电量）之间的耦合关系。此外，研究者很少考虑设计一种鼓励无人机参与的激励机制。在隐私保护方面，现有研究主要关注无人机与用户通信链路或无人机本地数据的隐私安全，而对用户端隐私保护的关注不足，且大多数方法在提升隐私保障的同时增加了无人机服务提供商的额外成本负担。

针对以上挑战，该研究首先构建组合混淆模型，有效实现了对用户敏感信息的保护。随后，该研究将任务卸载决策过程建模为一种逆向拍卖，并将计算资源与能量约束纳入投标函数设计。在此基础上，该研究提出了一种获胜者选择和支付算法（Winner and Payment Algorithm, WPA），通过权衡投标方案的社会成本与效用来确定获胜者。该研究还进行了严谨的理论分析与证明，验证了所提出的方法满足拍卖策略的真实性和个体理性，同时保持了大规模资源分配问题的可扩展性。

《IEEE Transactions on Mobile Computing》是中国计算机学会CCF A类期刊，是计算机网络领域权威的学术期刊之一，该期刊侧重于架构、支持服务、算法/协议设计和分析、移动环境、移动通信系统、应用和新兴技术等关键问题。

图1无人机辅助移动边缘计算系统

图2有效性VS.无人机数量

图3有效性VS.用户设备数量

图4有效性VS.时间间隙

论文信息如下：

Jiajie Xu, Xiaolong Xu, Guangming Cui, Muhammad Bilal, Rong Gu, Wanchun Dou, Arumugam Nallanathan. A Privacy-Preserving Auction for Task Offloading and Resource Allocation in UAV-Assisted MEC, IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC), 2025.