摘要
无线体域网（WirelessBodyAreaNetworks，WBAN）作为一种新兴的无线通信技术，在医疗健康、运动监测、军事等领域展现出巨大潜力。
然而，WBAN中资源受限的传感器节点在处理复杂任务时面临计算能力不足、能源消耗过快等挑战。
任务卸载作为一种有效的解决方案，通过将计算密集型任务卸载到外部计算资源，能够显著提升WBAN的性能。
本文首先概述了WBAN和任务卸载的基本概念，并介绍了WBAN的网络架构、通信协议和安全与隐私问题。
接着，对现有WBAN任务卸载策略的研究现状进行了详细综述，包括基于优化的任务卸载算法、基于学习的任务卸载算法以及面向不同场景的优化策略。
然后，对不同任务卸载策略的优缺点和适用场景进行了比较分析，并总结了WBAN任务卸载策略面临的挑战。
最后，展望了WBAN任务卸载策略的未来研究方向，为该领域的进一步研究提供参考。
关键词：无线体域网；任务卸载；资源分配；移动边缘计算；能量收集
无线体域网（WirelessBodyAreaNetworks，WBAN）是由部署在人体表面或植入人体内的多个微型传感器节点组成的无线网络，能够实时采集人体生理参数、运动状态等信息。
WBAN在医疗健康、运动监测、环境监测等领域具有广泛的应用前景，例如：
医疗健康：WBAN可以实时监测患者的生命体征数据，例如心率、血压、血糖等，并将数据传输给医生，以便医生及时了解患者的病情，并做出相应的治疗方案。
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