边缘信息枢纽：协调卫星、无人机、MEC、感知与通信以实现 6G 闭环控制

越来越多的现场机器人将被用于远程或灾后区域的关键任务。由于个体能力有限，这些机器人通常需要一个边缘信息枢纽 (EIH)，不仅具备通信功能，还具备感知和计算功能。此类 EIH 可部署在灵活调度的无人机 (UAV) 上。与传统的空中基站或移动边缘计算 (MEC) 不同，EIH 将通过感知 - 通信 - 计算 - 控制 ($\textbf{SC}^3$) 闭环编排来指导机器人的操作。本文旨在优化多个 $\textbf{SC}^3$ 回路的闭环控制性能，同时受限于卫星回程速率、计算能力和机载能量。具体而言，使用线性二次型调节器 (LQR) 控制成本来衡量闭环效用，并构建了总和 LQR 成本最小化问题，以联合优化传感器数据的分割以及通信和计算资源的分配。我们首先推导了传感器数据的最佳分割比，然后将问题重构为更易处理的形式。最后提出了一种迭代算法以提供次优解。仿真结果证明了所提算法的优越性。我们还揭示了 $\textbf{SC}^3$ 参数对闭环控制的影响，强调了更系统的理解。