2025智能低空通感网络白皮书

引言随着低空经济迈向规模化发展的新阶段，无人机（UAV）物流、城市空中交通、应急救援等新兴应用场景持续拓展。然而，应用场景的多元化与复杂化要求低空通感网络具备更强的稳定性、更高的精度及对不同场景的灵活适配能力。传统的非智能低空通感网络难以满足日益丰富的低空业务对安全性与高效性的需求。因此，亟需通过技术创新实现对低空网络的突破升级。人工智能（AI）技术的快速发展为低空网络的升级带来了新契机。AI强大的学习与决策能力，使网络得以更好地适应动态变化的低空场景，有效解决了传统非智能通感技术在泛化能力和自适应调节等方面的不足。因此，开展智能低空通感网络相关技术的研究，是推动低空经济向智能化、高效化发展的必然选择，对构建安全、有序的低空生态具有重要的现实意义。本白皮书首先阐述了智能低空通感网络的发展概况；其次介绍了智能低空通感网络的多种应用场景；随后针对应用场景所需的关键能力，分析了传统非智能通感技术面临的问题与挑战，进而提出创新性解决方案；在杂波抑制方面，提出了融合AI技术与传统算法的深度神经网络增强的空时自适应处理（STAP）算法，以实现智能杂波抑制；针对目标识别的难题，介绍了基于AI的UAV目标识别关键技术，保障对目标的精准识别；为应对目标检测与轨迹跟踪的挑战，提出了AI赋能的多站检测跟踪方案；此外，还创新性地提出了一种多源感知融合技术架构，有效提升了低空感知的可靠性；最后对智能低空通感网络的未来发展进行中国电信携手产业伙伴，致力于构建安全可靠的智能低空通感网络，并以智能化技术为核心，突破传统低空管理的技术限制与安全挑战。智能低空通感网络通过深度融合AI、通感一体等前沿技术，精准靶向低空经济发展的关键瓶颈，以智能化感知、高效化通信与自主化决策能力，为低空经济发展注入强劲动能。 总结与展望。 2025中国电信版权所有,CopyrightofChinaTelecom目录引言....................................................0目录....................................................11发展概况...............................................31.15G-A....................................................................................................................31.2通感融合............................................................................................................31.3AI技术................................................................................................................41.4多源感知............................................................................................................42应用场景...............................................52.1智慧城市............................................................................................................52.2应急保障............................................................................................................52.3空域管理............................................................................................................62.4生态巡查............................................................................................................63关键技术...............................................73.1智能杂波抑制技术............................................................................................73.1.1传统杂波抑制技术的局限性..................................................................73.1.2基于AI驱动的杂波抑制算法...............................................................73.1.3深度神经网络增强的STAP杂波抑制算法..........................................93.2AI目标识别......................................................................................................123.2.1传统目标识别算法面临的技术挑战....................................................123.2.2基于AI的UAV目标识别关键技术...................................................133.3多站组网智能目标检测与轨迹跟踪..............................................................173.3.1非智能检测跟踪方案的局限性............................................................183.3.2AI赋能的多站检测跟踪方案................................................................183.4智能多源感知..................................................................................................20 ©1 ©2025中国电信版权所有,CopyrightofChinaTelecom23.4.1低空感知关键技术................................................................................213.4.2多源感知融合技术架构........................................................................224总结与展望............................................26缩略语..................................................28参考文献................................................30 ©1发展概况低空经济作为新质生产力的典型代表，已上升为国家战略新兴产业，成为推动高质量发展的关键领域。智能低空通感网络作为低空经济运行的数字基础设施，承担着空地一体化通信、运行保障和服务支撑等核心功能，正日益成为新型基础设施的重要组成部分。该网络体系深度融合第五代移动通信增强技术（5G-A）、通感融合、AI及多源感知等前沿技术，构建起空天地一体、端网协同的通信感知架构，实现对各类低空飞行器的动态感知、高效连接与智能管控。智能低空网络可为低空飞行活动提供安全、稳定和高效的运行环境。目前，在政策强力驱动与产业协同创新下，各项核心技术发展迅猛，应用场景不断深化，整体呈现体系化、规模化发展态势。1.15G-A5G-A作为第五代移动通信技术（5G）向第六代移动通信技术（6G）演进的关键阶段，凭借其大带宽、低时延、高可靠及新能力，已成为支撑低空网络覆盖、满足多样化低空业务需求的核心技术。目前，基于5G-A的低空网络正加速推进，相关技术验证和应用试点在全国范围内广泛开展，低空产业创新要素加速集聚[1]。深圳获批建设全国首个国家低空经济产业综合示范区，截至2024年底已升级5G-A基站超2.3万个，实现120米以下空域5G网络连续覆盖[2]。上海则以低空通信网络为重点，加快5G-A基站规模化部署，分阶段推进低空通信网络覆盖建设，支撑本地低空经济多场景发展需求[3]。1.2通感融合通感融合是5G-A引入的一项关键能力，赋予基站在提供高速通信服务的同时，实时感知空域目标的位置、速度、姿态等多维信息。并且，该技术还能为UAV等低空飞行器提供精准环境信息与路径优化服务，成为支撑智慧低空经济的关键技术[4]。目前，运营商与主设备厂商正加速推进通感一体技术研发与测试，推动其从实验室验证迈向多种实际应用场景的外场性能评估。中国电信发布了《通感一体低空网络白皮书》，提出构建“通信、感知、计算一体化”的智能互联低空数字服务体系，全面规划低空网络架构[5]。与此同时，地方层面积极开展技术应用试点。广东、浙江等地依托本地产业基础，探索通感融合技术在UAV 2025中国电信版权所有,CopyrightofChinaTelecom3 ©2025中国电信版权所有,CopyrightofChinaTelecom4监管、基础设施安全防护等领域的落地应用，推动低空经济发展向更高水平迈进。1.3AI技术AI正加速赋能智能低空通感网络体系，深度融入感知、决策、控制等关键环节，成为推动低空网络智能化演进的核心驱动力。面对森林火情识别、滑坡风险预警等复杂应用场景，AI驱动的UAV展现出强大的自主任务执行能力，其在多源传感数据的智能融合与目标识别能力的基础上，实现快速灭火与应急响应性能优势。同时，AI在网络侧也发挥着关键作用，助力无线资源管理、通信优化和网络动态规划，并通过智能杂波消除与轨迹融合技术提升感知与调度效率，有效支撑复杂低空环境下网络的高效运行。随着AI与5G-A及通感融合技术的进一步集成，逐步构建集信息感知、边缘计算与智能通信于一体的系统架构，可为UAV在复杂空域实现自主飞行、动态响应与智能管控提供关键支撑。典型案例方面，深圳启动智能融合低空系统（SILAS）的研发，利用AI技术对低空飞行和空域进行精细化管理[6]。1.4多源感知多源感知技术通过融合通感基站雷达、光电设备、无线电侦测、北斗等多类异构传感器，实现对低空飞行目标的高精度探测、跟踪与识别。目前，面对低空环境复杂、目标多样、存在欺骗和干扰等挑战，单一感知手段已难以满足高安全标准要求，多源感知融合成为必然趋势和技术攻关重点。其核心价值在于通过数据的互补、冗余与协同处理，有效提升目标探测概率、降低虚警率，增强系统抗干扰能力和整体稳定性。当前，地方政府积极推动多源感知技术的应用与产业化，广东、四川等地依托产业园区和试点项目构建区域特色产业集群，带动感知设备制造、数据处理、智能算法等上下游协同发展[7][8]。深圳则加快建设全球首个市域