1.一种基于多变量联合优化的车联网任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：用户设备通过车辆中继将需要处理的总的任务计算量{Dk,m,Ck,m,τk,m}发送给车辆边缘计算服务器，其中Dk,m表示任务数据量大小，Ck,m表示计算任务的大小，τk,m表示任务完成的最大可容忍时延；

S2：车辆边缘计算服务器接收到来自用户设备的任务请求；

S3：车辆边缘计算服务器将接收到的用户设备的任务数据量，任务计算量和时延约束代入优化模型求解得到 其中αk,m表示子载波选择因子，pk,m表示车内用户设备的发送功率，λk,m表示用户设备的计算任务卸载到车辆边缘计算服务器的比例；

S4：车辆边缘计算服务器将求解得到的3个参数 通过车辆中继发送给用户设备；

S5：车内用户设备接收到来自车辆边缘计算服务器任务执行结果S6：车内用户设备以发送功率 选择子载波n，在车辆中继的辅助下向车辆边缘计算服务器卸载λk,mDk,m的数据量，剩余(1‑λk,m)Dk,m在本地进行处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于多变量联合优化的车联网任务卸载方法，其特征在于，车辆边缘计算服务器将接收到的用户设备的任务数据量，任务计算量和时延约束代入优化模型求解得到 具体优化模型为：其中，K表示有K个车辆，也表示车内用户设备的数量；k表示第k个车辆或者第k个用户设备；n表示第n个子载波，N表示系统总带宽被划分为N个子载波，即子载波的数量；m表示第m个车辆边缘计算服务器，λk,m表示用户设备的计算任务卸载到车辆边缘计算服务器的比例；Ck,m表示计算任务的大小；τk,m表示任务完成的最大可容忍时延，δ表示CPU芯片架构的系数， 表示用户设备k选择子载波n将计算任务卸载到车辆边缘计算服务器m处时的传输速率，由上面的参数及公式即可求得