2025智能低空通感网络白皮书

低空经济作为国家战略新兴产业，对低空通感网络提出了更高要求。传统非智能通感网络难以满足复杂场景下低空业务对安全性与高效性的需求。AI技术的快速发展为低空网络的升级带来了新契机，通过AI赋能，低空网络可更好地适应动态变化的低空场景，有效解决泛化能力和自适应调节等方面的不足。

5G-A、通感融合、AI及多源感知等前沿技术成为智能低空通感网络发展的核心驱动力。5G-A提供高速通信服务，通感融合赋予基站感知空域目标的能力，AI技术深度融入感知、决策、控制等环节，多源感知技术则通过融合异构传感器实现对低空飞行器的动态感知、高效连接与智能管控。

智能低空通感网络在智慧城市、应急保障、空域管理及生态巡查等多元应用场景中发挥重要作用。在城市环境中，AI算法可动态识别和剔除背景杂波，实现低空复杂空域下的高精度目标感知，保障“空中出租车”和UAV物流配送等高频通行场景的稳定运行。在应急场景中，UAV可迅速响应，实时识别障碍、规划最优航线，并将现场信息快速回传，为指挥系统提供决策支撑。在空域管理中，智能低空网络构建“低空通信网+低空感知网+低空算力网”三层体系，实现厘米级UAV实时跟踪，并对入侵UAV实施定向迫降或引导自动返航。在生态巡查中，智能杂波消除技术和多站组网轨迹融合技术，形成“感知-决策-执行”闭环，为生态巡查提供精准数据。

为突破传统非智能通感技术的局限性，研报提出了多项创新性解决方案。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。

未来，智能低空通感网络将继续推进5G-A/6G通感技术的演进，深化与AI技术的融合交织，构建“传统算法+AI增强”的混合技术架构。在应用场景方面，将突破现有物流、应急等领域边界，向空水立体安防、气象梯度探测、UAV集群协同导航等前沿场景延伸，构建全域覆盖的低空服务体系，为低空经济安全有序发展筑牢技术根基。