通感一体低空网络白皮书（2024）.docx

Ol摘要0302引言0403低空经济及行业驱动力3.1 市场驱动：全球无人机民用市场将达万亿规模043.2 技术驱动：信息技术浇筑低空经济发展的坚实基础053.3 政策驱动：多国十余年政策酝酿，促进低空经济商业化053.4 监管驱动：规范行业发展与风险管控的需求迫切0604典型应用场景4.1 快递物流084.2 地理测绘094.3 城市管理104.4 应急救援114.5 能源巡检124.6 交通巡检134.7 农林植保144.8 载人无人机1505主要技术挑战5.1 低空飞行监控的挑战165.2 低空网络能力的挑战1606低空网络系统6.1 总体架构186.2 通信功能196.3 感知功能2()6.4 智算功能2007关键技术7.1 通感一体的信道模型227.2 通感一体波形和帧结构设计237.3 低空感知模式247.4 组网的感知干扰分析267.5 组网下高可靠目标检测277.6 精准目标识别297.7 空地网络协同307.8 低空网络的通信保障327.9 空联网技术337.10 无人机防撞系统357.11 低空航控平台3608展望3909总结39缩略语41参考文献44(?r01摘要随着5G网络在全球范围内迅速推广，人们的目光都聚焦在可能出现的新应用上，期待这些应用能通过新技术来使移动网络运营商摆脱目前业务饱和的状态。尽管通信感知一体化(ISAC)概念是6G愿景之一，但本文将揭示，ISAC技术有望在5G时代启动，以顺应无人楣亍业的廨增长，并有以下观点：1尽管最近全球范围内的地区间冲突使无人机威力成为新闻焦点，但真正的全球无人机产业链增长机会，将出现在具有明显市场驱动的商业领域。多家知名咨询公司已经预测，无人机行业的市场价值将达到数田乙美元。®预期无人机行业的快速增长;1备推动农业、能源、采矿、环境、智慧城市、旅游和3D制图等众多领域的数字经济健康增长。其中许多应用需要视频回传功能，这意味着无人机行业的兴起，揩有望为运营商带来高端物联网(IoT)应用，以及相对高的每用户平均收入(ARPU)。女除视频回传外，无人机网络服务的另一主要应用场景是通过低空蜂窝覆盖来实现无人机的网联，使得无人机能实现自主飞行。据分析，预计对运营商来说，这类应用的市场规模将与各个垂直领域的视频回传规模相当。(04目前，中国无人机数量已达数百万架。随着该行业的爆发性增长，预计这一数字将增长到数千万级别。考虑到更高的ARPU预期，该领域的发展有望为运营商带来超百分之十的两位数收入增长。0为支持无人机行业服务，运营商需要具备通信、感知和计算的网络架构，并将其覆盖范围从当前的地面扩展到低空。本文深入讨论了信道模型、波形设计、感知、干扰管理、无人机检测与识别、可靠性、无人机碰撞控制以及无人机导航平台等技术。尽管移动网络覆盖扩展至低空空域尚处于起步阶段，但运营商、设备商、终端制造商和芯片供应商均寄予厚望。随着低空领域快速发展，有望在推动无人机行业发展的同时，促进移动产业实现新增长，并将全球数字经济推向新的阶段。02引言数字经济是全球经济发展的支柱，也是中国经济发展的重点之一。低空经济以低空网络为依托，以无人驾驶航空器(UAV)产业为核心，构建综合涵盖城市管理、快递物流、地理测绘、农林植保、应急救援等领域的经济体系。在政策、监管、市场以及技术的全方位推动下，低空经济有望成为全球经济新的重要增长点，为千行百业带来创新变革、效率提升和新的商业机会。中国电信正协同产业伙伴，通过通信感知一体化技术，致力于构建基于蜂窝移动网络的低空覆盖，旨在实现'我在连接、全域感知、智能计算”的目标。通信感知一体化低空网络，将为监管部门提供便利、全面、智能的低空空域管理解决方案，引导设备制造商与服务提供商形成低空无人机行业的全球产业链，为行业提供智能化、多样化的彳氐空体验，助力新为氐空经济快速发展。对低空经济及行业驱动力11在各种驱动力的推动下，低空经济已处于迅速发展期的前夜，无人机不仅在军事领域具有重要价值，在商业应用领域也将大有可为。在全球疫情之后，迅速发展经济成为各个国家的重要任务。从各行各业来看，全球低空经济处于蓄势待发且即将快速发展阶段，世界各国均已意识到无人机的应用潜力和前景及对经济增长的拉动作用。目前市场与技术已成为低空经济的“动力源”。低空经济在经历消费市场的培育后，加速向各类行业市场拓展。政策与监管是低空经济发展的“助推器”。通过开放空域促进民用市场活跃，低空经济有望成为经济发展的新引擎。1.1 市场驱动未来无人机广泛应用于消费娱乐、物流交通、农业气象、工业生产、地理能源、智慧城市等多个民用领域。随着无人机不断融入到传统产业的一些重要生产运行环节，将表现出提高效率、降彳氐成本、降低风险等优势。低空经济在民用领域除了带动无人机设备市场价值增加，作为新型基础设施的重要部分，也在反哺传统产业的全面发展。“无人机+农业”、“无人机卷疗”、“无人机锄流”等新兴商业模式加速传统产业转型。未来，在5G/6G、人工智能等众多技术的发展下，低空经济将为各行业带来新的增长。从目前趋势来看，2030年全球无人机市场规模将达7000-10000亿元人民币（100O-1400亿美元），其中中国市场预计占比50%IIOL据摩根斯坦利预测，2040年全球城市空中交通（UAM）产值可达7万亿人民币左右（1万亿美元），到2050年可达64万亿人民币左右（9万亿美元）24。其中，行业应用作为最大的板块，占比将高达52%。结合其他咨询机构数据，全球无人机市场2025年行业规模的预测区间集中在3000-5000亿元人民币（430-710亿美元）,2030年将达到5000-8000亿元人民币（7104150亿美元）。例如，DroneIndustryInsights预测，到2030年全球无人机硬件市场规模将达3900亿元人民币左右（550亿美元），复合年均增长率（CAGR）为7.7%,应用及服务市场规模达3980亿元人民币左右（56OE美元ACAGR为7.4%。1.2 技术驱动低空经济的健康发展，离不开科技的创新驱动。近年来，随着无人晒术的遛孟糠，无人机数目急剧增加，无人机任务也日益复杂。此时，少数无人机往往难以满足人们的作业需求，无人机集群技术应运而生。同时，低空信息网络技术的长足进步，网联无人机产业也浇筑了无人机集群管理和低空经济发展的坚实基础。一是高可靠低延时通信技术为无人机集群控制提供基础通信保障。高可靠低延时通信技术可以满足低空无人机接收飞行控制信令、上报航控数据以及机间通信的基本需求，为进一步实现无人机集群的精准控制提供基础保障。二是基于终端和无线接入网络的通信感知一体化技术楙1全无人机监管手段，赋能产业发展。通感一体化技术可以在满足低空无人机通信需求的同时，实现对低空无人机的感知。同时，借助移动通信网络的组网能力，迅速扩大低空信息网络的服务范围，甚至实现关键彳氐空领域的无缝覆盖。三是低空航控平台为无人机统一管理提供新契机。该平台与低空信息网络相结合，提供气象处理、空域处理、情报处理、飞行计划处理、监视信息处理和综合计算等服务，达到无人机可视化、可调度、可监控的管理目标。四是人工智能技术与算力的发展丰富了低空无人雌测、跟踪能力。人工智能技术迸一步赋予了低空信息网络分辨不同类别目标的能力，可以第一时间发现“乱飞”、“黑飞”等不合理、不合法行为，优化无人机防撞系统能力和低空航控平台设计，从而为低空无人机提供高效、安全、可控的飞行管理与控制的解决方案，为低空无人机筑牢安全飞行的基础。1.3 政策驱动以美国、欧盟为代表的主要国家和地区经过十余年的政策酝酿，力促低空经济的商业化。这些国家于2013年前后开始对低空领域出台管理规则，开启试点项目，支持无人机的商业应用，大力推动低空经济发展。中国同样高度重视低空经济的发展，出台了一系列支持和鼓励政策。美国持续推动无人机在商业领域应用，并以载人级无人机的商用为最终目标。2013年，美国联邦航空管理局(FAA)在FAA现代化与改革法案提出将无人机融入美国国家空域系统(NAS),开启了民用无人机商业化的时代，为基于无人机的低空经济发展奠定了重要的法律和政策基础。FAA于2017年启动无人机整合试点计划(IPP),鼓励地方政府、私营部门与联邦政府合作，共同探索无人机技术的安全性和实用性，加速无人机技术在交通、公共安全、农业等领域的应用。美国国家航空航天局(NASA)在2018年提出由无人机系统交通管理(UTM)到城市空中交通、再到先进空中交通(AAM)的演进路线，进一步推动无人机行业的创新发展19。欧盟从监管和技术同时出发，积极探索先进的空域管理系统，推动无人机商业化发展。2014年，启动欧洲无人机战略1.0，建立了基础的无人机运行框架，推动无人机技术在民用领域的应用。2017年，提出U6pace计划，建立一个支持大规模无人机运营的空域管理系统。2022年，欧洲委员会通过了欧洲无人机战略2.0，提出更加先进的安全框架和技术要求，借助人工智能、机器人和移动通信等关键技术，打造一个创新且竞争力强的无人机行业3。中国自2013年开始对低空经济全面布局，先后颁发多项政策支持无人机行业发展。2016年，国务院颁布的“十三五”国家战略新兴产业发展规划中明确无人机作为发展重点之一。2019年，民航局发布促进民用无人驾驶航空发展的指导意见为促进无人驾驶航空健康发展，提升民用无人驾驶航空管理与服务质量。2022年，“十四五”民用航空发展规划中提出要大力引导无人机创新发展，积极拓展服务领域，完善法规标准等。以江苏、浙江、广东为代表，地方政府积极响应国家政策，推动无人机在各个行业的应用。进入2024年，工信部关于支持低空经济的一系列频谱及产业发展政策也将陆续出台。3. 4监管驱动低空经济的进一步发展和规模扩大，必将引发飞行风险不断上升。无人机运行风险主要分为：撞击位于地面的第三方、碰撞处于空中的第三方、碰撞关键设施三种类型14。此外，无人机在飞行过程中还可能涉及到隐私泄露、数据窃取、网络劫持等方面的风险。面对无人机运行过程中的多样化风险，无人机监管力度逐渐加强已成为规范低空经济发展的主要趋势之一。国际组织及各国对无人机领域都采用适航管理与运行风险相结合的监管思路，健全监管体系、研发飞控平台，多措并举推动行业规范发展。国际无人机规章制定联合体(JARUS)将无人机运行分为开放类、特定类和审定类进行管理，并明确采用特定运行风险评估(SORA)方法对无人机运行进行评估和监管14。欧洲航空安全局(EASA)根据无人机的运行风险进行分类注册监管，对不同级别的无人机重量、飞行授权、驾驶员资格等作出规定，并推出U-SPace数字化服务、监管平台20。美国FAA针对运行用途将无人机进行分类管理，发布管制空域、适航审定规则等规范无人机飞行管理，同时通过法案授权对无人机采取行动检测、识别、监控等手段以减轻无人机对某些设施或资产带来的风险2。中国国务院、中央军委发布无人驾驶航空器飞行管理暂行条例，对无人机生产制造、管控空域、驾驶资质、监管信息平台、飞行计划申请等内容作出规定22。日本、澳大利亚等国也针对无人机监管作出相关规定和指引23。国际组织及各国的监管逐渐从概念框架向规范细则演进，关注无人机安全问题，建立无人机制造、注册、运行全周期监管体系，均需要数字化的监管平台或手段支持，推动行业迈入更安全、有序、规范、完善的新发展阶段。匹典型应用场景IN从民用无人机在各大行业应用的成熟度及市场空间看，娱乐消费级市场发展已过巅峰时刻，市场增长趋缓；农林植保、测绘与地理信息市场当前已初具规模、产品相对成熟，未来市场保持稳定增长；伴随中国智慧城市建设进程的加快，城市管理、交通、能源等场景下，无人机安防、巡检、救援、无人值守等应用将成为重要增长极；快递物流市场潜力巨大，但当前仍处于特定场景的小规模商用，在突破技术、商用模式、安全等瓶颈后，未来市场潜力有望实现快速增长。行业无人机主要可用于农业、测绘、城市管理（含应急）、物流等场景。综合GrandViewResearch>TCChnaViO机构数据1516,预判至2030年，全球范围内，无人机应用市场规模相对较大的为地理测绘、城市管理、能源巡检三大场景，分别为375亿、330亿、300亿美元；农业稳定发展，规模约为225亿美元；物流类应用，规模约150美元。根据摩根斯坦利数据124）,载人无人机在2030年尚处培育期，预计2040年市场规模将达万亿美元。3.1 快递物流快递物流场景目前还处于早期探索阶段，受到公众安全、空域开放、隐私等方面的掣肘，应用成熟度低，未来有望高速增长成为规模较大的市场。在通过突破物流公众安全、空域授权等瓶颈后，无人机快递物流将是低空经济的主要应用之一。快递物流无人机主要应用集中在以下两方面。其一，外卖即时配送。深圳、上海等地已落地了15条无人机外卖配送航线，累计完成订单超过16.7万单。截至2023年6月，中国网上外卖用户规模达5.35亿人。2022年中国外卖市场规模达到L1万亿元1251（1570亿美元）。配送订单超400亿件。据艾瑞咨询预测，预计2026年即时配送行业订单规模将达到957.8亿单（26）,上述配送业务可在空域环境具备的情况下，通过无人机方式实现。其二，快递物流配送（如图1所示）。2022年中国快递配送订单超1106亿件1271,其中针对紧急件派送等小批量、高频次重量轻的配送件，也适合无人机传递28Jo长远来看，无人机在快递物流场景的市场潜力巨大，有望在中国创造万亿级人民币的市场129。图I-无人机在快递物流的应用测绘与地理信息是工业级无人机较早实现规模化商业价值的场景之一，目前已经进入成熟阶段，市场规模较大，考虑在土地调查应用中的行业周期变化，未来发展空间将螺旋式增长。测绘和地理信息行业的无人机应用场景主要集中在以下三方面130。其一，建筑领域的堆体测量（如图2所示）。通过采集堆体数据生成三维模型，并据此进行体积或重量的测算，2022年全球建筑无人机市场规模达到53.35亿美元。其二，国土规划领域的交通和城市建设规划。2023年全球城市规划软件和服务市场规模达到802.5亿美元181,无人机未来可凭借厘米级精度测绘，协助建设人员以全局视角进行城市绘制、道路三维模型的搭建。其三，土地确权、不动产登记。通过测绘无人机对农村集体土地进行数据采集、影像拍摄，获取高精度的地表三维数据，协助农村集体土地所有权确权登记发证工作，相较传统测绘成本下降90%,效率提升2倍7,预计无人机将凭借上述优势，在全球建筑市场、房地产市场的带动下，以24%的复合增长率进行增长，未来有望在全球创造超百亿美元的市场空间9。中国也将以超15%左右的复合增长率进行增长0,打造超百亿级人民币的应用市场。近年来，智慧城市在全球纵深发展，根据MarketSandmarkets的预测，预计2027年全球智慧城市市场规模将从2022年的5116亿美元增长至10244亿美元，近五年复合增长率达到14.9%110。无人机凭借无视野盲区、机动灵活、可快速部署等特性，成为城市管理智慧化的重要工具，未来具有较大应用潜力。城市管理领域无人机应用场景主要集中在以下四方面。其一，城市重大活动、赛事巡逻安保。在重大体育比赛、会展活动举办期间，无人机可对场馆周边的交通、人流、车流进行实时监测，快速交通疏导、防止踩踏事故。根据咨询机构沙利文的预测，预计2024年中国安防领域无人机市场规模将超过198亿元人民币131。其二，城市重点区域巡逻（如图3所示）。无人机可按计划的时间和航线自动执行对闹市区、边境地区、景区、高速公路出入口等重点区域进行实时安防巡逻及异常事件实时预警（如非法越境、人群冲突、交通事故及其它可疑或非法行为）。其三，违建及施工现场巡查。通过利用无人机对城市建筑、房屋屋顶、施工工地的巡查.可以快速准确识别城市违建、施工扬尘及其它涉及城市建设的违法行为。图3-无人机城市重点区域巡逻其四，刑事侦查。通过对目标地区利用热成像仪、红外设备拍摄，可获得地形信息并追踪锁定不法分子和犯罪嫌疑人的行踪，维护城市安全。中国智慧城市以及安防监控需求旺盛，以50%左右的复合增长率进行增长13115,可在中国打造近千亿级人民币的应用市场。无人机凭借响应迅速、机动灵活等优势被广泛应用于应急救援任务中。应急救援领域无人机应用场景主要集中在以下三方面。其一，灾情勘察（如图4所示）。无人机搭载高清摄像头能够对灾区进行全面巡查并实时回传灾情状况，便于指挥中心及时掌握灾情并进行指挥调度。其二，紧急救援。在灾害或事故发生时，无人机可通过三维建模技术构建数字化救援沙盘，为救援决策提供精准的信息支撑，并能够携带物资快速到达救援现场，为灾区或事故现场提供资源补给。图与无人机应急匏援应用其三，应急通信。无人机可作为临时基站，在通信中断区域快速搭建应急通信网络，为灾区救援提供临时通信保障。2022年中国应急救援无人机占比15%,市场保有量为13万架，市场规模达87亿人民币29。未来无人机将作为应急救援的重要手段，以超30%的复合增长率进行增长31,在中国打造超百亿级人民币的应用市场。能源巡检场景是发展增速最快，市场空间较高的场景。无人机在能源检测领域的应用主要集中在三个方面。其一，输/配电设备过热监测。无人机可进行全局测温巡检，及时发现线路、线夹、刀闸等设备的异常发热问题，其效率是人工巡检的7倍。其二，变电设施全局建模巡检（如图5所示）。变电站中变压器、断路器、母线等设备复杂、改造频繁且多为镂空结构，需要全局建模检查设施的全貌与细节，无人机巡检可降低工作成本，一台轻型变电站巡检无人机的年均成本仅为1万元/年（1430美元/年）o其三，清洁能源发电设施管理。光伏电站、风电厂等占地广且分布稀疏，不利于集中管理，无人机有助于及时发现暴露的细微损伤，为风电场的稳定运行提供有力保障。图5无人机能源巡检据DrOneIndUStryInSightS数据显示，目前全球无人机应用最大的场景为能源巡检121。2022年中国巡检无人机（含能源和交通）占比12%,市场保有量为7.7万架，市场规模达78亿人民币129。未来将S飞控平台、5G联网等技术的加持下，以超30%的复合增长率进行增长（311,在中国打造超百亿级人民币的市场规模。交通巡检无人机市场已进入快速增长阶段，具有一定市场空间。交通道路建设是支撑工业和经济发展的重要基础设施。无人机以灵活性强、执法效率高、巡查视野广、受环境及地形影响较小等优势，在交通巡检领域具有广阔的市场空间。交通巡检无人机应用场景主要集中在两方面。其一，道路设施异常巡检。无人机可对公路路基病害等危害道路交通安全的各种隐患进行实时预警；对道路交通设施标志的完好程度进行巡查；对铁路隧道口状态、弯道状态、桥梁安全状态进行监测等，弥补了传统视频监控存在的盲区。其二，交通疏导及指挥（如图6所示）。无人机可对交通事故或交通拥堵精准定位、寻找拥堵点；对交通事故现场勘察取证，实时回传相关信息帮助交警快速掌握现场情况；对高危或恶劣环境进行远程喊话指挥，实现全地形覆盖，多视角、整体直观地交通状况展示。以中国为例，2022年中国公路里程为535万公里；铁路营运里程为155万公里32,庞大的公路和铁路网络，对交通巡检提出刚性要求，未来有望以超30%的复合增长率进行增长131,预计可打造超百亿级人民币的市场规模。图6无人机交通巡检应用4. 7农林植保农业植保是工业级无人机最早实现规模化商业价值的场景，目前已经进入成熟阶段，是规模较大的市场，未来仍将保持稳定增长。农业无人机可以应用于种植、喷洒、植保、植检、测量等多个领域，具有高效、精准、节约的特点，受到广泛关注和应用。农林植保领域下的无人机应用场景主要集中在以下四方面135。其一，农田灌溉O精准投放种子、花粉等，并根据农作物的生长、病虫害情况等精准施肥施药，效率较传统方式提升100倍31。其二，农田监测（如图7所示）。对农田中的作物生长情况、土壤情况、病虫害发生情况等信息进行实时监测，及时采取措施，保护农作物的健康生长。中国的耕地面积有19亿亩1331.目前农业植保无人机覆盖率不足10%34,未来市场潜力巨大。其三，农林巡护。可以检查林区中各种动态信息，排查火险、防盗等隐患30。图7-无人机农业巡检其四，农作物搬运。将农产品收获物搬运至收集站等。自2019年以来，中国农业无人机产业链发展趋于完善，约有400家从事农业无人机研发、生产、销售的企业1341,截至2022年中国农林植保无人机市场保有量为22万架，覆盖L7万公顷播种面积129。综合各机构预测数据，初步认为农林植保无人机市场在中国将以20%的复合增长率进行增长5116191.预计可打造数百亿级人民币的市场规模。4.8载人无人机自主飞行器(AAV)载人场景目前处于测试和探索阶段，面向实际运行场景的电动垂直起降飞行器(eVTOL)还面临空域管理规划、基础设施、法规与标准等方面的挑战。载人无人机应用场景主要包括以下三个方面。其一，城市空中交通，提供城市内部或城市之间的快速交通服务，替代地面交通，是载人无人机最重要的应用场景125137。我国亿航EH21&S成为全球首个获得适航证的载人无人机。其二，应急救援服务，载人无人机具备高效的人员运送能力，是空中救援最理想的解决方案，可迅速提供医疗救援，有效执行消防和救灾任务，保障人员生命安全。其三，观光旅游，为游客提供全新的探索和体验方式，游览以前难以达到的地区。2023年7月，中国亿航智能已在深圳推出载人无人机的空中旅游观光体验服务。预期eVTOL将率先在空中游览、医疗转运领域实现商用，后续逐步向'空中出租车“、空中巴士模式拓展，走进公众消费市场138。目前全球载人无人机还处于非常初级的阶段，市场价值不到10亿美元191,预计未来随着设备成本的降低、基础设施的完善、技术的进步，有望在全球打造超4万亿美元的市场1241。强主要技术挑战STI支撑商业无人机行业的低空网络覆盖是一个全新的方向。因此，其起步及发展面临不少挑战。5.1 低空飞行监控的挑战为了实现低空经济规模化、高质量、安全可控的发展，需要凭借高效、完备、科学的低空飞行监管技术对大密度、高频次、多类型的低空飞行活动进行监控，及时识别与管控不合理和不合法的飞行行为。然而，对于传统的雷达技术而言，其单站监控方式能力有限，难以发现和应对在雷达显示器上时隐时现、忽明忽暗的“低慢小”目标；而多站组网费用高昂，难以满足规模化的低空飞行活动监控需求。而对于摄像监控技术而言，其监控范围有限，且受光照条件影响，难以满足远距离、全天候的监控需求。当前，由于缺乏高效的技术监控手段，政府监管部门难以第Tt间发现低空空域中“乱飞”、“黑飞”等不合理和不合法的行为，企业也难以保证其飞行任务的安全性和可靠性。因此，低空经济的发展只能采取“试错尝试”的方法，严重阻碍了低空经济规模化的步伐。因而，高精度、低时延、全天候的感知技术和支撑无人机与无人机、无人机与地面之间通信的蜂窝技术是实现有效、便捷监控和飞行任务管理的基础，也是亟需突破的主要技术挑战。此外，由于缺乏统一的低空飞行监控技术标准，各个地区各自探索本地的低空空域开放措施和监管方案。在此过程中，各地容易形成不同的低空空域技术监控体系，给未来各地低空飞行监控技术的互联互通埋下隐患。因此，亟需研究高效、完备、科学的技术监控体系，建立统一的低空监控平台与完备的信息化服务基础设施，从而为采集和分析低空数据，构建规模化、高质量、安全的低空经济提供技术支撑。5.2 低空网络能力的挑战传统无线网络以地面覆盖为主要目标，而低空信息网络则需实现对空立体覆盖。随着低空经济的快速发展，无人机应用对于低空网络的广域连续覆盖提出了更高的要求。大量的试验结果表明，尽管当前对地覆盖的无线网络利用天线旁瓣对空中有一定的信号覆盖，但是由于天线旁瓣较多且杂乱、信噪比普遍较差且起伏不定、天线辐射存在零陷无信号区域等因素，较难保障无人机全路程连续业务服务和不中断飞行操控。因此，构建一张低空立体连续覆盖的无线网络是低空经济高质量发展的基础，也是亟需攻克的关键技术挑战。未来，越来越多的低空无人机业务将普遍要求有视频或图片回传，甚至是高清视频回传，上行速率普遍要求在每秒几十到几百兆速率，而对于下行速率要求通常不高，因此无人机业务具有明显的上下行不对称的特性。而传统对地覆盖的移动网络则主要服务于人，以下行业务为主，移动通信领域以往更多聚焦在提升网络的下行链路容量。因此，如何基于蜂窝移动网络技术来保障未来大量无人机的大上行、低时延业务需求是将要面临的较大挑战。此外，不同于传统航空运输服务，低空经济活动更会呈现出“数字化”和“信息化”的特止曲，4陞信息网络安全问题也是保障低空经济活动所要解决的关键挑战。由于低空经济活动复杂，其安全挑战并不局限于硬件、软件、通信链路和网络本身，还包括了飞行器入侵破坏等方面。因此，为了满足低空经济活动的需求，需要多方联合，共同设计更加灵活、智能、安全的信息化三务系统。Iq低空网络系统(?r随着无人机数量的快速增加和其广泛的应用需求，以及对网络容量的不断增长需求，基于通感一体的蜂窝网络覆盖已成为低空网络系统发展的主要方向之一。本章将聚焦以蜂窝网络为基础的网络架构和技术。6.1 总体架构低空网络系统依托蜂窝移动通信网络、物联网、云计算等基S出设施，形成通信、感知、计算一体化的智能互联低空数字化服务体系。低空网络以实现“泛在连接、全域感知、智能计算”为目标，为监管部门提供便利的、全面的、智能的低空空域管理解决方案，引导设备制造商与服务提供商对低空无人机设备进行合法化生产与运营管理，为低空行业用户提供智能化、多样化的低空体验，赋能新型低空应用。彳色网络系统包含通信、感知、智算三个主要功能。根据不同的应用领域和性能要求，为应用层提供多样化的通信能力、感知能力和智算能力。通信能力旨在满足低空无人机多样化通信功能需求，在基本通信能力的基础上增加身份标识认证等能力。感知能力需要对无人机等目标进行感知识别，使得低空网络具有对目标的测距、测角、测速、定位、追踪等能力；并针对不同的低空场景满足不同的置信度、精度、分辨率、时延、刷新率、漏检率和虚警率等撮示要求。智算能力需要网络具备全面的数据处理和计算能力，从而实现低空网络系统智能化。低空网络的功能架构主要包含应用层和功能层。应用层直接为涉及应急救援、农林植保、快递物流、城市管理、地理测绘等众多领域的第三方行业用户提供低空®务。功能层基于网络资源、存储资源以及算力资源为应用层提供多样化的通信能力、感知能力和智算能力。低空网络功能架构如图8所示。应急救援农林植保通信接入i转发数据皿：信息上报：诊断图8-低空网络功能架构基于移动蜂窝网络的低空网络系统由航控系统、业务系统、感知系统三个逻辑系统组成。其中，航控系统负责无人机飞行控制，包括无人机身份信息、飞行位置信息上报，以及传输平台控制指令等；业务系统主要负责无人机相关业务数据传输，比如视频回传等；感知系统负责无人机位置、状态等信息的感知，可对无人机“黑飞”等行为进行有效监测。航控、业务、感知三个逻辑系统可承载在相同或不同的基站上，而且可承载在相同基站的不同频率或系统制式上，每个逻辑系统的空域覆盖与组网方式可根据实际环境与需求灵活调整与设置，系统示意图如图9所示。对于通感一体化系统，三个无线逻辑系统将共享物理资源。图9.低空网络系统逻辑示意图6.2 通信功能通信能力旨在满足低空网联无人机多样化通信功能，包含基础的接入、数据/指令转发、信息上报、身份标识认证等。对于网联无人机的身份认证尤为重要，是无人机有效监管的基石。针对网联无人机，需要提供数据传输和控制指令传输等基础通信能力保障。无人机载荷采集的图像和视频数据、无人机全球定位系统(GPS)及传感器获得的位置信息、姿态信息可以按周期或实时上报给各个低空业务平台和低空管控平台。飞控系统能够将对无人机的控制指令精准传送给无人机，指导其按要求行驶或应对紧急情况。无人机通信方式可能包括5G/4G和其他宽带/窄带无线通信方式。根据业务场景的具体需求，无人机可以配置不同的的通信方式。对于应急通信、航道控制等要求高可靠、低时延场景和对于高清(HD)视频传输、巡检监控等大带宽场景，5G技术在速率、时延、覆盖等方面具有明显优势，可实现网联无人机高效可靠的通信保障。根据3GPPTS22.125(11无人机应用的性能需求，对于8K视频直播，要求达到上行100MbPS数据速率，端到端时延200ms;下行600KbPS数据速率，端到端时延20ms。对于4X4K人工智能(AI)监控，要求达到上行120MbPS数据速率，端到端时延20ms;下行50Mbps数据速率，端到端时延20ms。对于通过高清视频的远程无人机控制，要求达到上行25MbPS数据速率，端到端时延Iooms;下行300KbPS数据速率，端到端时延20ms。对于无人机的命令和控制通信，针对uSteertoVaypOints”控制模式，所需传输的数据的上行速率要求约为0.672Kbps-l.12Kbps,下行速率要求约为0.8Kbps;针对"AutomaHcfIightonUTM”自动飞行控制模式，所需传输的数据的上行速率要求约为2.4Kbps,下行速率要求约为16KbPSC6. 3感知功能感知能力旨在利用无线信号实现对目标无人机或环境的主动感知功能。通过有效提取无人机等动态目标以及环境等静态目标对无线信号特征的影响，低空网络能够实现对低空飞行目标的测距、测角、测速、定位、追踪等功能。这些信息可辅助实现无人机的入侵检测和碰撞规避，对无人机进行路径追踪，进而实现远程监控等。对于具备飞行资质的合法无人机，网联无人机将按照监控要求通过通信网络定期上报位置、状态等飞行信息。非网联无人机信息则可从航线申报信息系统获取飞行路线和无人机型号参数。低空网络的感知功能将通过无线感知技术判断每一架可识别无人机位置和轨迹数据，并与前述无人机预知信息进行比对和联合分析，则可有效侦测不具备飞行资质的非法无人机，进而实施有效驱离，以保证低空空域安全。根据3GPPTR22.83712)性能需求，对于无人机入侵检测，要求达到510m定位精度，感知时延小于1000ms,不超过5%的漏检率和虚警率。对于无人机防撞，要求达到Im水平定位精度，感知时延小于500ms。对于无人机飞行路径跟踪，要求达到1-10m的距离分辨率和ITOm/s的速度分辨率。感知功能的实现是基于网络物理资源。在通感一体化系统中，感知功能与通信功能共享物理资源，可根据业务场景需求进行时域、频域、空域的资源动态管理和多维度复用。低空网络需要具备灵活的资源配置能力，考虑不同应用场景的业务指标进行通信和感知资源分配，实现感知和通信资源的协同优化，从而提高频谱资源的利用效率，在保证通信性能的同时最大程度提升感知性能。6.4 智算功能智算能力旨在为低空网络提供可靠的智能计算功能，实现基于图像、声音及相关数据的智能处理，以支持低空系统中业务预测、故障诊断和飞行决策等功能。针对无人机获得的传感器数据、视频数据进行智能计算和分析，提供无人机状态异常检测、非法入侵监测等多样化低空业务保障能力。通过对无人机等目标的特征提取与分析，实现目标种类的识别。通过对无人机的位置跟踪以及其历史运动轨迹的分析，预测其未来的轨迹及可能驻留的小区。低空网络集成了无人机及用户的基础数据、无人机采集上报的数据、第三方服务数据等信息，要求网络具备全面、高效、智能的数据处理和计算能力。智算功能的实现是基于算力资源，这很大程度上决定低空网络服务的性能和效率。算力资源的分布和协同也将对低空网络系统的时延产生决定性影响。因此，需要灵活调度计算资源、存储资源以及网络资源，实现云、边、端协同的低空信息网络。07关键技术图Io-通感一体化混合信道架构6.5 通感一体的信道模型通信感知一体化作为通信网络连接物理世界和数字世界的新通道，促使通信网络进一步深入低空经济、智慧交通、智能工厂等垂直行业。3GPP于2023年12月成立感知信道模型和网络架构研究项g(RP-234O69,SP-231754)0其中，RANl在2024年2月开始无人机、车、自动导向车(AGV)、道路入侵者等感知目标的可彳亍性分析课题研究。通感一体的信道模型是研究通感技术的基础，现有的信道模型主要面向通信系统设计，还无法满足感知技术的研究需求。例如3GPPTR38.901中定义的0.5TOoGHZ频段信道模型和TR36.777中定义的低空场景的信道模型都仅定义了通信信道，没有考虑感知信道的建模特点，如自发自收信道模型、目标特性建模、通感信道相关性等。因此需要面向通感一体化场景设计通感信道模型，以满足感知传播信道的需求。为了与5G信道模型保持更好的连续性，通感一体化的信道模型可以在3GPP的统计性信道模型基础上迸行增强。例如，通过引入确定性信道多径分量，提出一种基于混合方法的通感一体化信道模型。这种模型将感知信道分为目标信道和背景信道两部分，其中目标信道为传播环境中与目标相关联的多径信道，可通过确定性方法建模；而背景信道为传播环境中与目标非相关联的多径信道，可通过统计性方法建模。在通感一体化信道建模过程中，感知目标的散射特性建模是关键步骤之一。基于雷达散射理论，目标总散射响应可看成若干局部等效散射源响应的相干叠加，这些等效散射源称为目标的散射中心。然而，面向不同的通信感知一体化应用场景，其感知的目标类型也不尽相同。因此，在针对通感目标散射特性建模之前，需首先对感知目标进行特征归类。考虑到信道模型的复杂度，建议感知目标可基于应用场景进行归类。同时，考虑到实际场景需求和仿真复杂度，不同目标的多散射中心建模参数可依据应用场景确定。例如，在低空无人机探测场景中，当无人机的尺寸较小且距离基站较远时，可以将多散射中心模型退化为理想单点模型，而当无人机的尺寸较大且距离基站较近时，则需根据无人机的大小分别建模各散射中心的散射点数目。6.6 通感f波形和帧结构设计通信感知信号频分复用通信感知信号时分复用感知信号频域带宽限制 感知距离分辨率通信信号感知信号感知信号时域密度限制 感知最高速度通信信号感知信号通信感知信号空分复用通信感知一体化波形通信信号感知信号感知信号波束范围限制 感知空域范围空间通信感知 一体化信号一体化波形可以兼顾 通信和感知，实现感知 最优性能图Il-通感波形设计通感波形的设计需要同时考虑通信性能和感知性能，合适的波形设计能够提高感知的精度和通信的效率。一种简单的通感波形发送方式是采取时分、频分、空分等方式实现通信和感知波形的分集发送。但这种方式资源利用效率较低。为了提高资源利用率，可以将通信和感知功能集成到同一种波形中。此时大致包括两类设计思路，分别是基于现有波形的通感一体化波形改进和新型通感一体化波形设计。基于现有波形的一体化波形设计思路是通过分析现有通信和感知波形的性能