基于通信-感知-计算一体化的高能效数据处理设计

周梓钦; 周尚语; 韩子栋; 曹晓雯; 李晓阳

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2026042

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基于通信-感知-计算一体化的高能效数据处理设计

专题：面向6G的通感算一体化 | 更新时间：2026-03-02

- 基于通信-感知-计算一体化的高能效数据处理设计
- Integrated communication-sensing-computation based energy efficient data processing design
- 电信科学 2026年42卷第1期页码：35-42
- 作者机构：
  
  1.南方科技大学工学院，广东深圳 518055
  2.深圳大学电子与信息工程学院，广东深圳 518060
- 作者简介：
  
  [ "周梓钦（1998- ），男，南方科技大学工学院访问学生，主要研究方向为通信感知一体化。" ]
  [ "周尚语（2005- ），男，南方科技大学工学院在读，主要研究方向为智能物联网。" ]
  [ "韩子栋（1990- ），男，博士，南方科技大学工学院高级研究学者、高级工程师，主要研究方向为工业物联网、无线控制、边缘智能等。" ]
  [ "曹晓雯（1995- ），女，博士，深圳大学电子与信息工程学院助理教授、硕士生导师，主要研究方向为边缘智能、空中计算、可移动天线等。" ]
  [ "李晓阳（1994- ），男，博士，南方科技大学工学院助理教授、博士生导师，主要研究方向为通信感知计算一体化、智能物联网等。" ]
- 基金信息：
  
  中国科协青年托举工程项目(YESS20240364);广东省未来智联网络重点实验室项目(2022B1212010001);深圳市自然科学基金资助项目(JCYJ20220530113017039;JCYJ20241202124934046;RCBS20231211090520032)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2026042
  中图分类号： TN919;TP393
- 收稿：2025-10-03，
  
  修回：2025-10-30，
  
  录用：2025-11-19，
  
  纸质出版：2026-01-20
- 稿件说明：
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周梓钦,周尚语,韩子栋等.基于通信-感知-计算一体化的高能效数据处理设计[J].电信科学,2026,42(01):35-42.

Zhou Ziqin,Zhou Shangyu,Han Zidong,et al.Integrated communication-sensing-computation based energy efficient data processing design[J].Telecommunications Science,2026,42(01):35-42.
周梓钦,周尚语,韩子栋等.基于通信-感知-计算一体化的高能效数据处理设计[J].电信科学,2026,42(01):35-42. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2026042.

Zhou Ziqin,Zhou Shangyu,Han Zidong,et al.Integrated communication-sensing-computation based energy efficient data processing design[J].Telecommunications Science,2026,42(01):35-42. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2026042.

摘要

在物联网中，传统的数据处理设计将感知、通信和计算过程分开考虑，导致了无线电、能源和算力资源的严重浪费。为克服这一缺陷，提出了一种通信-感知-计算一体化设计。该设计旨在根据移动设备和服务器的算力配置，对数据感知速率、卸载量和卸载速率进行联合优化，从而实现高能效的数据处理。研究表明，数据卸载率由服务器的算力配置决定，同时基于拉线算法的感知和卸载速率控制可达到能效最优。上述设计的有效性通过仿真进行了验证。

Abstract

Conventional data processing in IoT often treats sensing

communication

and computation as separate tasks

leading to significant inefficiencies in radio

energy

and computational resource usage. To address this limitation

an integrated communication-sensing-computation design was proposed. This approach jointly optimized the data offloading ratio

sensing rate

and transmission rate based on the processing capabilities of both mobile devices and servers

with the goal of maximizing energy efficiency. The analysis revealed that the optimal offloading ratio depends solely on the server’s processor profile. A string-pulling algorithm was further designed to determine the optimal sensing and offloading rates. Simulation results validate the superiority of the proposed design.

关键词

Keywords

references

Al-Fuqaha A , Guizani M , Mohammadi M , et al . Internet of things: a survey on enabling technologies, protocols, and applications [J ] . IEEE Communications Surveys & Tutorials , 2015 , 17 ( 4 ): 2347 - 2376 .

Mao Y Y , You C S , Zhang J , et al . A survey on mobile edge computing: the communication perspective [J ] . IEEE Communications Surveys & Tutorials , 2017 , 19 ( 4 ): 2322 - 2358 .

Abbas N , Zhang Y , Taherkordi A , et al . Mobile edge computing: a survey [J ] . IEEE Internet of Things Journal , 2018 , 5 ( 1 ): 450 - 465 .

Mach P , Becvar Z . Mobile edge computing: a survey on architecture and computation offloading [J ] . IEEE Communications Surveys & Tutorials , 2017 , 19 ( 3 ): 1628 - 1656 .

Cui Y H , Liu F , Jing X J , et al . Integrating sensing and communications for ubiquitous IoT: applications, trends, and challenges [J ] . IEEE Network , 2021 , 35 ( 5 ): 158 - 167 .

Liu A , Huang Z , Li M , et al . A survey on fundamental limits of integrated sensing and communication [J ] . IEEE Communications Surveys & Tutorials , 2022 , 24 ( 2 ): 994 - 1034 .

Wen D Z , Zhou Y , Li X Y , et al . A survey on integrated sensing, communication, and computation [PP ] . arXiv preprint , 2024 : 2408 .08074.

Li X Y , Gong Y , Huang K B , et al . Over-the-air integrated sensing, communication, and computation in IoT networks [J ] . IEEE Wireless Communications , 2023 , 30 ( 1 ): 32 - 38 .

Li X Y , Liu F , Zhou Z Q , et al . Integrated sensing, communication, and computation over-the-air: MIMO beamforming design [J ] . IEEE Transactions on Wireless Communications , 2023 , 22 ( 8 ): 5383 - 5398 .

Wang S , Gong Y , Li X Y , et al . Integrated sensing, communication, and computation over the air: beampattern design for wireless sensor networks [J ] . IEEE Internet of Things Journal , 2024 , 11 ( 6 ): 9681 - 9692 .

Zhu G X , Lyu Z H , Jiao X , et al . Pushing AI to wireless network edge: an overview on integrated sensing, communication, and computation towards 6G [J ] . Science China Information Sciences , 2023 , 66 ( 3 ): 130301 .

Wen D Z , Li X Y , Zhou Y , et al . Integrated sensing-communication-computation for edge artificial intelligence [J ] . IEEE Internet of Things Magazine , 2024 , 7 ( 4 ): 14 - 20 .

You C S , Huang K B . Exploiting non-causal CPU-state information for energy-efficient mobile cooperative computing [J ] . IEEE Transactions on Wireless Communications , 2018 , 17 ( 6 ): 4104 - 4117 .

Zhou Z Q , Li X Y , You C S , et al . Joint sensing and communication-rate control for energy efficient mobile crowd sensing [J ] . IEEE Transactions on Wireless Communications , 2023 , 22 ( 2 ): 1314 - 1327 .

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