廖佳佳，向路平，胡杰，杨鲲

（电子科技大学信息与通信工程学院，成都 四川 611731）

0 引言

近年来，第五代移动通信系统（5G,the fifth generation of mobile communications system）的融合应用正在推动经济社会的数字化、网络化和智能化转型[1]，迎来了万物互联的新时代。随着5G 技术的发展，新的应用场景，如智慧城市[2]、智慧交通、智能家居和智能工业[3]等，受到了互联网业、工业界和学术界的广泛关注，进一步推动了万物智联的第六代移动通信系统（6G,the sixth generation of mobile communications system）的到来。同时，这些新的应用场景需要极低的延迟、高质量的无线连接和更高精度的传感能力，然而现有的5G 技术无法满足这些需求。随着无线通信业务需求的增长和感知设备数量的增加，无线资源和算力之间的矛盾变得更加突出[4]；其次，6G 应用场景的实现需要实现闭环控制信息流，包括传感数据的采集和共享、智能处理和决策，以及确定性控制指令的传输和执行；再者，6G 应用于高度动态的环境中，需要多个智能机器密切合作来完成关键任务，而现有的5G 技术无法将感知深度融合，以达到高度自动化的控制[5]。

针对上述挑战，学术界和工业界正在不断深入探索通信-感知-计算的融合技术。一方面，射频传感和通信系统在高频段上逐渐接近，朝着天线阵列小型化的方向发展；另一方面，传感系统和通信系统在硬件架构、信道特性和信号处理方面具有相似的特性[6]，促进了通信感知一体化（ISAC,Integrated Sensing and Communication）研究的发展[7]。此外，后5G（B5G,5G and beyond）和6G 时代的应用场景将面临更加复杂的动态环境，需要增强的感知计算能力来实现精准感知和灵活决策，从而实现准确、快速的互联互通，达到分布式协同计算的目的[8]。……