在即将到来的6G时代，通信技术与计算技术将成为推动社会数字化进程的主要力量。本书基于算力在6G时代的发展趋势，对6G 网络的关键技术与特征，通算一体的概念、应用场景、理论、关键技术、系统、平台与应用进行了系统性的介绍。本书多数观点源自作者团队在工作中的总结与实践，希望能为相关领域的研究者、从业者提供参考和启示。
本书的读者对象主要是对通信技术、计算技术感兴趣的普通读者，以及从事相关领域研究工作的专业人士。
通算一体技术是6G的关键技术之一，目前属于行业热点，在高校和研究机构已进行深入研究，但是目前市面上已出版的6G相关图书尚未对此领域进行系统性介绍，本书将补齐6G系列图书中的关键一角。
本书由运营商专 家、高校名师，从产业、学术等多种角度深入探讨如何在6G网络中引入算力，解析6G与算力的发展趋势与前景
雷波
正高 级工程师，中国科学院计算机网络信息中心客座研究员，北京邮电大学兼职教授。现任中国电信研究院网络技术研究所副所长，兼任CCSA TC617边缘计算产业发展及标准推进委员会副主席、CCSA TC3 WG2网络信令协议与设备工作组副组长、CCSA 面向应用的移动互联网网络质量评测指标特设项目组副组长、CCSA TC614算力网络特别工作组副组长等。聚焦未来网络技术、新型数据中心网络、边缘计算与算力网络等方面的研究工作，主导编写了算力网络ITU-T国际标准，编著了算力网络专著，目前已出版四本专著，发表论文数十篇。
第1章 通信与计算的一体化发展001
1.1 通信网络代际演进史 002
1.1.1 从1G到5G：通信演进的里程碑 002
1.1.2 6G：引领通信技术的下一波浪潮 006
1.2 算力发展史 008
1.2.1 算力的分类 008
1.2.2 云计算发展史 010
1.2.3 边缘计算发展史 013
1.2.4 端计算发展史 015
1.3 通算一体定义与产业行动 017
1.3.1 通算一体的诞生与定义 017
1.3.2 通算一体的产业行动 019
1.4 本章小结 023
参考文献 023
第2章 通算一体的典型应用场景 025
2.1 全息通信 026
2.2 数字孪生 028
2.3 工业物联网云化 029
2.4 海量科学数据应用 030
2.5 通感一体化 031
2.6 本章小结 031
参考文献 032
第3章 通算一体理论研究 033
3.1 通信网络范式中的计算分集 034
3.1.1 计算分集 035
3.1.2 软件定义网络中的计算分集 036
3.1.3 云无线电接入网中的计算分集 039
3.1.4 移动云计算中的计算分集 041
3.1.5 考虑计算分集的未来可能的网络设计 043
3.2 通算一体的多维资源配置优化算法 044
3.2.1 多维资源配置优化问题的描述 044
3.2.2 面向良好执行效率的启发式算法 049
3.2.3 基于算力网络图的图论算法 055
3.2.4 面向资源预配置的业务和用户行为预测算法 064
3.2.5 通算一体的多维资源配置优化算法展望 076
3.3 通算一体网络的联合优化 080
3.3.1 时变信道下无人机辅助的车辆短包通信与边缘计算系统 081
3.3.2 基于流水线原理的单无人机通算能联合优化系统 092
3.3.3 数字孪生辅助的基于无人机的数能算联合资源分配系统 120
3.3.4 智能超表面辅助的无人机通算存联合优化系统 135
3.4 通算一体网络中节能联邦学习的博弈激励机制 144
3.5 使用深度强化学习的RIS辅助UAV系统的3D轨迹和相移设计 155
3.6 本章小结 172
参考文献 173
第4章 通算一体关键技术 179
4.1 算力度量与建模 180
4.1.1 面向基础设施的算力度量 181
4.1.2 面向业务需求的算力建模 181
4.1.3 算力等级划分 183
4.2 通算信息感知与通告 184
4.2.1 通算信息感知 184
4.2.2 通算信息通告 185
4.3 资源管理与分配 188
4.3.1 资源管理 189
4.3.2 任务调度 190
4.3.3 服务编排 192
4.4 算力路由转发 193
4.5 隐私与安全 195
4.5.1 隐私计算 195
4.5.2 内生安全 196
4.6 本章小结 197
参考文献 197
第5章 通算一体系统 199
5.1 通算一体信道 200
5.2 通算一体协议 203
5.3 通算一体设备 206
5.4 通算一体管控 212
5.5 通算一体服务 217
5.6 6G中的通算一体系统 算力专网 219
5.7 6G通算一体系统指标 221
5.8 本章小结 222
参考文献 222
第6章 通算一体系统平台与应用 225
6.1 平台简介 226
6.1.1 背景介绍 227
6.1.2 实现的关键技术 228
6.1.3 实现功能 229
6.2 平台体系架构 231
6.2.1 Docker和K8s 232
6.2.2 服务网格 232
6.2.3 具体架构展示 234
6.3 平台组成的原子能力模块 240
6.3.1 跨集群通信模块 240
6.3.2 信息感知与通告模块 242
6.3.3 任务调度算法与执行模块 245
6.3.4 系统管控分析模块 249
6.4 平台业务展示 250
6.4.1 人脸识别 250
6.4.2 多目标检测 253
6.4.3 联邦学习与图像渲染 254
6.5 平台研究展望 256
6.6 本章小结 258
参考文献 258
缩略语 259
名词索引 267
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