1.一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：地面网络中D2D任务卸载方案；

S2：空地网络中G2A任务卸载方案；

S3：系统总开销优化方案。

2.根据权利要求1所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S1中，建立一个地面网络D2D任务卸载模型，该模型由有需求的物联网设备R-ID和空闲物联网设备F-ID组成，设R-ID的集合为M，F-ID的集合为X。

3.根据权利要求1所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S2中，将无人机看作是具有计算能力的边缘节点，即雾节点；在步骤S1的基础上，构建雾网络中无人机辅助的任务卸载模型；该模型第一层为地面网络，由R-ID和F-ID组成；第二层为空中网络，由无人机组成，为R-ID提供计算卸载服务。

4.根据权利要求3所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S2中，设一个计算周期持续时间为T秒，将时间T分为Q个时隙；每个时隙长度为Δ秒，即T＝QΔ秒；无人机的轨迹在每个Δ时隙内大致固定，将计算周期离散化，确定每个Δ时隙内无人机的大致位置，然后通过离散点确定出无人机的轨迹；无人机沿着优化的轨迹飞行，并为其覆盖范围内的R-ID提供所需要的服务。

5.根据权利要求1所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S1中，R-ID m到F-ID x的信噪比SINR为：M是集合，m代表M中的变量，X是集合，x代表X中的变量；

设阈值为δ,当γm,x≥δ时，将R-ID m和对应的F-ID x划为一个D2D群组，设在q时隙，每个R-ID或F-ID只能属于一个D2D群组。

6.根据权利要求3所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S2中，R-ID m有计算密集型任务Lm，在本地执行，或通过D2D链路将部分任务卸载至同群组的F-ID x，或通过无线链路将部分计算任务卸载至无人机；假设任务Lm的αm∈[0,1]将卸载至F-ID x，βm∈[0,1]将卸载至无人机，(1-αm-βm)∈[0,1]将在本地进行计算；M是集合，m代表M中的变量，X是集合，x代表X中的变量。

7.根据权利要求6所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S2中，对于R-ID m，定义效率指标函数ηm,x为：其中，服务质量效用为R-ID m的收益减去其卸载任务的能耗成本，服务质量成本则是通过服务延迟来衡量。

8.根据权利要求7所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S2中，在获得同样的收益时，R-ID m支付的能耗和时延成本越小，则效率指标函数值ηm ,x越大 ；根 据ηm ,x的 值 ，由大 到小列出R -ID  m的 偏好列表 ，R-ID m选择ηm,1，并将计算任务卸载到对应的F-ID x中执行。

9.根据权利要求6所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S2中，根据构建的雾网络中基于无人机辅助的任务卸载模型，定义系统总开销，包括系统总时延和能耗；其中，系统总时延包括：本地任务处理时延，D2D链路任务传输时延，F-ID任务处理时延，G2A链路任务传输时延，任务排队时延以及无人机的任务处理时延；

系统总能耗包括：本地任务处理能耗，D2D链路任务传输能耗，F-ID任务处理能耗，G2A链路任务传输能耗，无人机的任务处理能耗以及无人机的飞行能耗。

10.根据权利要求9所述的一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，其特征在于：在所述步骤S3中，根据R-ID不同应用的延迟与传输速率需求，设定不同的延迟与能耗权重参数，即：其中， 表示系统总时延对应的权重参数， 表示系统总能耗对应的权重参数，且满足