1.一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取整个网络的信息，信息包括各个雾节点的历史平均能耗信息；

S2、根据步骤S1中获取的信息，计算各终端节点与雾节点之间的势能；

S3、利用Kuhn-Munkras算法，以各终端节点与雾节点之间的势能为权值，并以网络整体势能最大为目标，求解终端节点与雾节点之间的一对一匹配，以作出任务卸载决策矩阵X；

S4、以最小化任务处理时延为目标，计算终端节点卸载任务数据量；

S5、计算本轮各雾节点的能耗，并更新各雾节点的历史平均能耗信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，步骤S1中由网络控制器获取整个网络的信息,且信息还包括：终端节点数量M，每个终端节点的任务数据量Li、计算能力fi、发射功率t为transmission代表传输；

雾节点数量N，每个雾节点的计算能力fj、计算功率 续航能力γj，j＝1,2,3...N，c为compute代表计算；

终端节点i与雾节点j之间的距离dij、信道带宽Bij以及噪声功率所述雾节点的历史平均能耗信息为

3.根据权利要求2所述的一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，步骤S2中包括步骤：S2.1、计算终端节点i与雾节点j之间的信道增益Gij、数据传输速率rij和等效数据处理速率Rij；

S2.2、根据终端节点i与雾节点j之间等效数据处理速率Rij、雾节点j的续航能力γj、雾节点j的历史平均能耗 计算终端节点i与雾节点j之间的势能

4.根据权利要求3所述的一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，步骤S2.1中：计算终端节点i与雾节点j之间信道增益Gij的公式为： 其中Lij为终端节点i与雾节点j之间的路径损耗；

计算终端节点i与雾节点j之间数据传输速率rij的公式为：计算终端节点i与雾节点j之间等效数据处理速率Rij的公式为：Rij＝(1/rij+1/fj)-1。

5.根据权利要求4所述的一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，计算终端节点i与雾节点j之间的路径损耗Lij的公式为：Lij＝38.46+20log10(dij)。

6.根据权利要求3所述的一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，步骤S2.2中：计算终端节点i与雾节点j之间势能 的公式为：

7.根据权利要求3所述的一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，步骤S3中，采用目标函数 进行建模，以使网络整体势能最大，其中xij∈{0,1}、xij为0-1指示变量，当终端节点i的子任务分配给雾节点j时，xij＝

1，反之，xij＝0， 表明终端节点只能将任务卸载给一个雾节点， 表明每个雾节点每次最多服务一个终端节点。

8.根据权利要求3所述的一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，步骤S4中计算终端节点卸载任务数据量Qij的公式为：

9.根据权利要求8所述的一种基于公平的雾计算任务卸载方法，其特征在于，步骤S5中，计算本轮雾节点能耗Ej的公式为： 更新雾节点历史平均能耗信息的计算公式为： 其中 为更新前雾节点的历史平均能耗信息， 为更新后雾节点的历史平均能耗信息，α为遗忘指数。

10.一种基于公平的雾计算任务卸载系统，其特征在于，包括信息获取模块、势能计算模块、矩阵获取模块、数据量计算模块以及能耗计算模块；

信息获取模块，用于获取整个网络的信息，信息包括各个雾节点的历史平均能耗信息；

势能计算模块，用于根据信息获取模块获取的信息，计算各终端节点与雾节点之间的势能；

矩阵获取模块，利用Kuhn-Munkras算法，以各终端节点与雾节点之间的势能为权值，并以网络整体势能最大为目标，求解终端节点与雾节点之间的一对一匹配，以作出任务卸载决策矩阵X；

数据量计算模块，用于以最小化任务处理时延为目标，计算终端节点卸载任务数据量；

能耗计算模块，用于计算本轮各雾节点的能耗，并更新各雾节点的历史平均能耗信息。