边缘计算下的上层应用多依赖于来自用户端与传感器设备的实时消息。如何在开放式的无线场景下实现高效与安全的端边组网与通信，是支撑边缘计算上层应用的重要基础。
本项目从物理层通信技术出发，基于瑞丽衰落模型或信噪干比模型刻画无线通信的衰落、竞争、干扰与解码过程，设计带最坏性能保障的分布式随机算法与机器学习算法，解决以下四类问题：
移动场景下，端边设备间的稳定高效通信问题。设备的移动对信道内局部区域的干扰控制与竞争协调、整体网络拓扑结构的稳定与链路的连通都将带来极大的不确定性。如何设计带弹性机制的自适应算法，在移动场景下，维持（大部分）设备间的高效稳定通信？
开放信道中，端边设备间的安全可信通信问题。开放性信道中存在的安全隐患可分为主动破坏信道的拜占庭式敌手节点、与被动窃取信息的潜伏式窃听节点。如何设计具备拜占庭抗性的通信机制，通过物理层干扰、信息层加密/加噪等方式保护信息免于泄露，以及设计基于共识协议的可信通信方案是需要考虑的问题。
弱终端下的端边智能组网问题。区别于已有星型拓扑结构下的强集中式通信模式，在端设备通信能力不足的前提下，如何通过构造具备稀疏、负载均衡等优良特性的多跳网络拓扑结构，以及与分布式机器学习算法结合，实现端边设备间的智能组网？
基于信息年龄的信息调度问题。近年来，信息年龄是刻画信息新鲜度的重要手段，在考虑节点与信道的通信状况、数据在网络中的分布、上层应用对信息的需求等前提下，基于信息年龄对消息的优先级进行划分，进而实现端边设备间的高效按需信息调度？
（项目负责人：邹逸飞）
