摘要
无线体域网（WBAN）作为一种新兴的无线通信技术，在医疗健康、运动监测等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，WBAN中的传感器节点通常资源受限，难以满足日益增长的计算需求。
为了解决这一问题，任务卸载策略应运而生，将计算密集型任务卸载到边缘服务器或其他节点上进行处理，从而提高系统性能和效率。
本文首先介绍了无线体域网和任务卸载的基本概念，然后从优化理论、博弈论和机器学习等角度对现有的任务卸载策略进行了综述，并分析了各种方法的优缺点。
最后，对未来无线体域网任务卸载策略的研究方向进行了展望。
关键词：无线体域网；任务卸载；边缘计算；资源分配；性能优化
随着物联网和移动医疗技术的快速发展，无线体域网（WirelessBodyAreaNetworks,WBAN）作为一种新兴的无线通信技术，近年来备受关注。
WBAN由部署在人体表面或植入人体内部的多个微型传感器节点组成，能够实时采集人体生理参数，如心电、血压、体温等，并通过无线通信技术将数据传输到外部设备进行处理和分析。
WBAN在医疗健康、运动监测、人机交互等领域有着广泛的应用前景，例如：
医疗健康领域：WBAN可以用于慢性疾病的长期监测、突发疾病的预警、术后康复监测等，为患者提供个性化的医疗服务，提高医疗质量，降低医疗成本。
运动监测领域：WBAN可以实时监测运动员的心率、呼吸、步频、运动轨迹等数据，为运动训练提供科学的指导，帮助运动员提高运动成绩，预防运动损伤。
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