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在普适服务基础之上所提出的感知计算，是指一种、泛在的计算方式，可以随时随地的进行，从而使用户能够在未来复杂的异构网络环境中(如LTE、3G、Internet、WiFi、传感器网络等)，在任何时间和任何地点，可以通过多样的接入形式去获取和访问所需要的资源和应用，真正提高用户的工作效率，合理分配稀缺资源。伴随着当前个人移动终端能力的日益增强，终端应用系统的设计与实现将成为感知计算技术的一个重要落脚点。为实现移动终端的感知计算能力，目前还缺乏一套完善的，具有开放性、可扩展性的移动感知计算架构，使各项感知计算服务技术能够模块化的高效并行。
为了解决该问题，本文主要基于移动终端设备，设计并实现一套具有移动终端嵌入特点的感知计算架构。感知计算架构主要包括提供感知计算能力的基础能力层以及基于感知能力提供优化的计算能力的计算能力层。其中，感知计算服务的模块化是基于OSGI框架来实现的。整个框架系统可分可合，任何一个应用模块都能够在运行时被安装、启动、停止、更新以及卸载，而无需停止整个全局系统，充分实现了系统不同计算技术的集成。在这个通用的分层的体系架构框架下，论文为系统设计并实现了多项优化的计算能力：基于感知计算的运动检测和中继选择。
本论文的主要创新点为：
(一)采用分布式OSGi框架设计，设计提出集成多个计算模块的感知计算架构。该架构下结合运动状态监控、中继传输选择等多项计算技术，通过核心模块对信息的分析处理，使各模块之间既相互独立又相互依存，移动终端可在传感器网络、WLAN、中继网络等诸多应用场景中预判、接入、计算及反馈。(第三章)
(二)在通用的系统架构下，设计并实现了一项重要的感知计算能力：运动行为监测。通过分析该感知计算的应用场景，实现了原型系统并创建有效实验，提出了自适应的运动状态识别算法，和集群分析步态识别方法，可动态抓取不同用户、不同运动状态的标识参数，大大提高了传统算法的精确性、灵活性和普遍适用性。(第四章)
(三)通过移动设备感知网络中中继节点的位置信息、运动轨迹、剩余能量和信道质量，本文提出了多目标的中继选择算法，分析和计算网络中最优的中继节点，并利用计算结果在移动设备之间进行初步的中继协作。数据仿真结果证明该系统有效地延长了网络生存时间，在误码率、频谱效率、系统报偿等方面拥有更优的性能。同时，该计算技术对位置相近、具有特殊数据处理能力的用户终端可实现定位追踪，从而实现节点信息准确、实时的收集和存储。(第五章)