空天地一体化：多模态智能防控赋能低空安全监管新时代

【摘要】构建广域感知、全时监管、事件可处置的低空安全网络，支撑常态化监管与高效威胁处置，重塑低空安全新格局。

引言

低空经济的浪潮正以前所未有的速度席卷而来。无人机、eVTOL等低空飞行器的普及，在催生新业态的同时，也给公共安全带来了严峻挑战。“低慢小”目标因其飞行特征，极易规避传统雷达的探测，成为安全监管领域的突出难题。传统的、依赖单一手段的地面防控模式，已无法应对这种来自三维空间的、动态变化的威胁。

面对这一新形势，安全监管理念必须升级。我们需要一种全新的技术范式，能够穿透空域的复杂性，实现全域覆盖、多维感知与智能协同。空天地一体化安全监管体系应运而生。它不是单一技术的堆砌，而是一个系统工程。该体系通过整合天基、空基、地基的感知与处置资源，构建了一个立体化的防御网络。其核心在于多模态融合，将不同传感器的数据进行深度关联与智能分析，最终实现从被动响应到主动防御的根本性转变。这篇文章将深入剖析该体系的架构设计、核心技术、管理模式与实践落地，旨在为相关领域的技术人员和决策者提供一份清晰的参考蓝图。

💠 一、系统架构创新：构建三位一体的立体感知网络

空天地一体化架构的核心设计思想是分层部署、功能互补、协同联动。它将广袤的低空空域分解为三个既独立又关联的感知层面，通过高速数据链路将它们有机地串联起来，形成一个从宏观到微观、从预警到处置的完整能力闭环。

1.1 架构设计的核心逻辑

传统安全监管的痛点在于“看得见、看不全、看不准”。地面设备受地球曲率和城市建筑遮挡，存在大量探测盲区。单一传感器类型，如雷达或光电，在复杂天气或电磁环境下性能会急剧下降。

空天地一体化架构正是为了解决这些问题而设计的。其逻辑遵循以下原则。

• 空间互补。天基提供广域覆盖，解决“看不全”的问题。地基提供精细化监测，解决“看不准”的问题。空基则以其机动性，填补天、地之间的探测缝隙和盲区。

• 功能互补。不同技术手段各有优劣。雷达擅长远距离搜索，但对低空慢速小目标识别能力有限。光电系统分辨率高，但受天气影响大。无线电侦测设备能被动发现信号，但无法精确定位。将这些能力融合，才能形成鲁棒的感知体系。

• 数据驱动。整个架构的运转依赖于海量数据的实时流动与智能处理。数据不仅是感知的产物，更是决策的依据。因此，一个强大的数据中台和通信网络是架构的基石。

1.2 天基网络：广域态势的宏观基石

天基网络是整个防御体系的“天眼”，负责提供最顶层的宏观态势感知和统一的时空基准。它不追求对单个目标的精细刻画，而是着眼于大范围的动态监测和早期预警。

1.2.1 北斗系统：统一时空基准

北斗卫星导航系统（BDS）是整个一体化体系的时空坐标原点。其作用远不止于导航。

• 高精度定位。为我方无人机、地面巡查单元等所有节点提供厘米级的实时位置信息，这是实现协同联动的基础。

• 精准授时。为所有传感器提供纳秒级的时间同步信号。这对于融合不同来源、不同时间戳的数据至关重要，确保了多模态数据在时间维度上的对齐。

• 轨迹溯源。为监管平台提供权威的飞行器轨迹数据，是进行合规审查、电子取证和事后复盘的关键依据。

没有统一且高精度的时空基准，多源数据融合将成为空中楼阁，整个体系的协同能力会大打折扣。

1.2.2 遥感卫星：大范围动态监测

遥感卫星，特别是高分辨率、高重访率的低轨卫星星座，为低空安全监管提供了全新的宏观视角。

• 区域态势建模。通过定期获取的卫星影像，可以构建重点区域的三维地理信息模型，为电子围栏的划设、无人机航线的规划提供精确的地理环境数据。

• 时序变化检测。通过对比不同时间的卫星影像，可以自动发现地面异常活动，如非法飞行器起降点的建设、大规模人群的异常聚集等，从而实现风险的早期预警。

• 宏观指引。当天基系统发现某个区域存在异常时，可直接引导空基或地基力量前往详查，极大提升了监管资源的调度效率。

1.3 空基网络：机动灵活的侦察中坚

空基网络是连接天基宏观预警与地基精准管控的关键桥梁。它以无人机为主要平台，通过空中机动，实现对特定区域的动态巡查和抵近侦察。

1.3.1 平台与载荷

空基平台选择多样，可根据任务需求灵活配置。

• 多旋翼无人机。机动灵活，可悬停，适合对小范围区域进行精细化侦察和喊话驱离。

• 固定翼无人机。续航时间长，覆盖范围广，适合对大片区域或长条形地带（如边境线、输电线路）进行常态化巡检。

其搭载的传感器载荷是实现功能的关键，通常采用模块化设计。

1.3.2 任务模式与盲区补偿

空基平台的任务模式主要分为两种。

• 预设航线巡航。按照规划好的路径进行自主飞行和数据采集，实现对重点区域的常态化覆盖。

• 指令式应急出动。接收到天基或地基系统发出的告警指令后，迅速飞抵目标区域，进行抵近侦察、跟踪和取证。

空基平台最大的价值在于补偿地基系统的探测盲区。城市中的高楼、山区的复杂地形都会对地面雷达和光电设备造成遮挡。无人机可以从空中俯瞰，轻松覆盖这些盲点，确保监管无死角。

1.4 地基网络：精细化管控的最后防线

地基网络是整个体系的核心战力，承担着最繁重的实时监测、目标识别、威胁评估和最终处置任务。它是一个由多种设备组成的密集感知与防御矩阵。

1.4.1 感知设备矩阵

地基感知层强调多技术、多手段融合，以应对不同类型、不同场景的威胁。

• 低空雷达。作为骨干探测手段，负责全天候、大范围的搜索与预警。相控阵雷达、多普勒雷达等先进体制的应用，提升了对“低慢小”目标的探测概率。

• 5G-A通感一体基站。这是最新的技术趋势。利用通信基站的无线电波，不仅能通信，还能感知目标的距离、速度和角度，形成一张覆盖城市的、低成本、高密度的感知网络。

• 光电/视频监控系统。利用高清摄像头和红外热像仪，对雷达发现的目标进行复核与识别，能够清晰分辨出无人机、鸟类或其他飞行物，极大降低虚警率。

• RF无线电监测设备。通过被动侦听无人机的通信信号，可以识别其品牌、型号，甚至定位操作者的位置，为后续的溯源和执法提供关键线索。

1.4.2 处置单元集成

发现威胁后，必须有能力进行有效处置。地基网络集成了多种反无人机（C-UAS）手段。

• 导航干扰/诱骗。通过发射干扰信号，压制无人机的卫星导航信号，使其迷航或失控。导航诱骗则更进一步，通过模拟卫星信号，接管无人机的控制权，引导其至安全区域降落。

• 链路干扰。针对无人机的遥控和图传链路进行干扰，切断其与操作者的联系，迫使其自动返航或降落。

• 物理摧毁/捕获。在极端情况下，可使用激光武器、高能微波等硬杀伤手段进行摧毁，或使用无人机挂载网枪进行物理捕获。

1.5 协同联动机制：从数据到决策的闭环

三层网络并非各自为战，而是通过一个统一的指挥控制平台紧密协同，形成高效的作战流程。

这个流程清晰地展示了“天基预警、空基详查、地基处置”的协同模式。所有数据汇聚到指挥平台，经过AI算法的智能分析，生成最优的处置预案，最终实现对威胁事件的快速、精准、闭环处理。

💠 二、多模态感知融合：智能算法驱动的数据中枢

如果说三位一体的架构是系统的骨骼，那么多模态感知融合就是系统的神经网络和大脑。它负责处理从各个“感官”（传感器）传来的海量、异构的数据，通过智能算法进行深度加工，最终形成对低空态势的统一、准确认知。

2.1 数据融合的必要性与挑战

单一传感器存在固有的局限性。

• 雷达。易受地面杂波和多径效应干扰，对悬停或慢速目标的探测能力弱，且难以区分目标类型（如无人机和鸟）。

• 光电。受光照、天气（雨、雪、雾）影响大，作用距离有限，且需要持续的视线通达。

• 无线电。只能发现有信号辐射的目标，对自主飞行的“静默”无人机无能为力。

多模态融合的根本目的，就是通过多源信息的互补和冗余，克服单一传感器的短板，实现 1+1 > 2 的效果。然而，实现有效的融合面临诸多挑战。

• 数据异构性。雷达的点迹数据、光电的图像数据、无线电的频谱数据，在数据结构、采样率、时空分辨率上完全不同，如何对齐和关联是首要难题。

• 时空同步性。不同传感器的数据采集时间、地理位置存在偏差，必须通过高精度的时空基准（如北斗）进行严格同步，否则融合结果将是错误的。

• 环境复杂性。城市电磁环境复杂，背景噪声高，目标特征多变，这些都对融合算法的鲁棒性提出了极高要求。

2.2 关键技术解析

解决上述挑战，依赖于一系列关键技术的突破与应用。

2.2.1 5G-A通感一体：重塑网络边界

5G-Advanced（5G-A）是实现高效数据融合的通信底座和感知新维度。

• 大带宽与低时延。5G-A的eMBB和URLLC特性，为海量高清视频、雷达点云等数据的实时回传提供了保障，确保了指挥中心能够“身临其境”地掌握现场态势。

• 网络切片。可以为安防业务划分专用的网络资源，保障关键数据传输的带宽和时延，避免被公众业务挤占。

• 边缘计算（MEC）。将AI推理算法部署在靠近传感器的基站或边缘节点，实现数据的本地处理。这极大降低了数据传输到中心云的压力，并将响应时延从秒级缩短到毫秒级。

• 通感一体化。这是最具革命性的一点。5G-A基站利用其波束赋形技术，在完成通信的同时，可以像雷达一样探测目标的方位、距离和速度。这意味着未来每一个5G-A基站，都有潜力成为一个低空感知节点，从而以极低的成本构建起一张无处不在的城市低空“天网”。

2.2.2 多源异构数据融合框架

数据融合通常在不同层次上进行。

1. 数据级融合（像素级）。直接对来自不同传感器的原始数据进行融合。例如，将红外图像和可见光图像融合成一幅信息更丰富的彩色夜视图像。这种方式保留信息最完整，但计算量巨大，对传感器同步要求极高。

2. 特征级融合。从各传感器的原始数据中提取特征（如目标的尺寸、速度、形状、频谱特征），然后对这些特征向量进行融合。这是目前应用最广泛的方式，在计算效率和信息保留之间取得了较好的平衡。

3. 决策级融合。每个传感器独立完成目标识别，并给出一个决策结果（如“是无人机，置信度90%”）。融合中心再根据一定的规则（如投票、加权平均）对这些局部决策进行融合，得出最终结论。这种方式最简单，鲁棒性好，但信息损失也最大。

在低空安防场景中，通常采用特征级和决策级相结合的混合融合框架，以兼顾精度和实时性。

2.2.3 AI算法栈：从识别到预测

AI算法是实现智能融合的核心引擎。一个完整的AI算法栈，覆盖了从感知到决策的全流程。

例如，当雷达发现一个目标后，系统会立即调度光电设备进行确认。AI图像识别算法（CNN）分析视频流，判断其是否为无人机。同时，RF系统分析其信号特征。融合算法（如基于注意力机制的模型）会给图像特征和RF特征分配不同的权重，综合判断其具体型号。一旦确认是威胁目标，轨迹预测算法（LSTM）会预测其未来几秒的飞行路径，为反制系统提供精准的引导信息。

2.3 目标“全量画像”构建

多模态融合的最终产物，是为每一个进入监测范围的低空目标，建立一个动态、实时的**“全量画像”**。这个画像不仅仅是一个点或一个标签，而是一个包含丰富信息的数据集合。

• 基础属性。位置、速度、高度、航向。

• 物理属性。尺寸、雷达散射截面积（RCS）、光学特征、红外特征。

• 身份属性。型号、序列号（通过信号解析或白名单匹配）、所属单位/个人（通过实名登记数据关联）。

• 行为属性。历史轨迹、飞行模式（悬停、巡航、机动）、合规性（是否偏离报备航线、是否进入禁区）。

• 威胁等级。根据以上信息综合评估出的实时风险指数。

基于这个全量画像，监管系统不再是面对一堆无差别的光点，而是能够清晰地知道“谁在飞、在哪飞、怎么飞、是否合规”，从而实现真正意义上的精细化、智能化管控。

💠 三、“人-机-环-管”全链条安全模式：重构管理闭环

技术再先进，也只是工具。要让空天地一体化体系真正发挥效能，必须将其嵌入一个科学、严谨的管理框架之中。**“人-机-环-管”**正是这样一个框架。它源自于系统安全工程理论，强调将人员（Human）、机器（Machine）、环境（Environment）和管理（Management）四个核心要素视为一个相互关联、相互作用的有机整体，构建一个从顶层设计到末端执行的全流程、全要素安全闭环。

3.1 模式内涵与逻辑关系

“人-机-环-管”四要素构成了一个动态平衡的系统。

• 人 (Human)。是系统的操作者、管理者和决策者。人的专业技能、责任心和合规意识，是系统安全运行的基石。

• 机 (Machine)。指构成系统的所有硬件设备和软件系统，包括卫星、无人机、雷达、AI算法、管控平台等。机器的可靠性、稳定性和先进性，决定了系统能力的上限。

• 环 (Environment)。包括系统运行的物理环境（地形、气象）、电磁环境和社会环境（法律法规、公众认知）。环境是系统运行的外部约束条件，系统必须具备对环境的适应能力。

• 管 (Management)。指贯穿系统全生命周期的规章制度、操作流程、应急预案和协同机制。管理是连接人、机、环的纽带，确保系统在规范的轨道上高效运转。

这四者之间的关系可以用下图表示。

这个模型清晰地揭示了，安全保障是一个系统工程。任何一个环节的短板，都可能导致整个体系的失效。例如，再先进的设备（机），如果操作人员（人）培训不到位，或者应急预案（管）不完善，在真实突发事件中也可能手足无措。

3.2 人：从“人防”到“人机协同”

在智能化时代，对“人”的要求发生了深刻变化。不再是简单依赖人力进行24小时盯防，而是转向更高层次的人机协同与智能辅助决策。

• 专业化培训与认证。系统操作员、维护员、指挥员必须经过严格的专业培训，并通过认证考核才能上岗。培训内容不仅包括设备操作，还应涵盖空域法规、应急处置流程、网络安全等综合知识。

• 值守模式优化。AI算法的引入，可以替代人来完成大量重复性的监测和识别工作。系统可以实现“无人值守，有人响应”。平时由AI系统自动监测，一旦发现高威胁事件，立即告警并推送给值班人员，由人进行最终的确认和处置决策。这极大解放了人力，提升了监管效率。

• 实战化演练。定期组织多部门、跨区域的联合实战演练，模拟各种复杂的入侵场景。通过演练，检验预案的可行性，磨合部门间的协同机制，提升人员在真实压力下的应急反应能力。

3.3 机：全生命周期的健康管理

“机”的稳定可靠是系统发挥作用的前提。必须建立一套覆盖设备全生命周期的健康管理体系。

• 标准化与准入。制定严格的设备选型和入网标准，确保所有接入系统的设备在性能、接口、协议上都符合要求，避免因设备质量参差不齐而导致系统整体性能下降。

• 智能化运维。利用物联网（IoT）和AI技术，对所有在线设备进行7x24小时的状态监测。系统可以实时采集设备的电压、温度、功耗等运行参数，通过AI算法预测潜在故障，实现从“被动维修”到“预测性维护”的转变。

• 模型周期性更新。AI识别算法的模型不是一成不变的。随着新型无人机的出现、环境背景的变化，算法的识别性能可能会下降。必须建立一套模型的持续训练和迭代更新机制，定期用新的样本数据对模型进行优化，确保其识别精度始终保持在较高水平。

3.4 环：动态风险空间的精细化管理

“环”是动态变化的，对环境的管理也必须是动态和精细化的。核心是基于风险评估的空域分级管控。

• 禁飞区/限飞区动态维护。根据大型活动、要人警卫、军事演习等临时性需求，动态地、精细化地划设和调整禁飞区、限飞区。这些信息需要通过统一的平台，实时向社会公开发布，并同步更新到电子围栏系统中。

• 环境参数感知。系统应集成气象、电磁频谱等环境传感器，实时感知风速、降雨、电磁干扰强度等环境参数。这些参数一方面可以用于评估对设备性能的影响，另一方面也可以作为异常事件分析的辅助依据。

• 法规与公众教育。积极推动地方性低空安全管理法规的完善，明确各方权利义务和违法责任。同时，通过多种渠道向公众普及无人机安全飞行知识，营造“知法、懂法、守法”的良好社会环境。

3.5 管：流程化与协同化的指挥体系

“管”是确保系统高效、有序运转的软件。它将制度和流程固化到系统中，实现管理的规范化和自动化。

• 标准化操作流程（SOP）。为每一种典型的突发事件（如无人机闯入机场净空区、重要目标上空盘旋等），制定详细、清晰的标准化操作流程。流程应明确每个环节的负责人、操作步骤、完成时限和协同部门，并尽可能固化到指挥控制平台的工单系统中，实现流程的自动流转和监督。

• 数据取证与溯源规范。建立一套完整的电子数据取证规范。系统应对所有告警事件的全过程进行不可篡改的记录，包括目标的原始感知数据、识别结果、告警日志、处置指令、反制效果等，形成完整的证据链，为事后的追责和执法提供有力支持。

• 多部门协同指挥。低空安全监管涉及公安、民航、空管、无线电管理、应急等多个部门。必须建立一个跨部门的常态化协同指挥机制。通过统一的数据接口和指挥平台，打破部门间的信息壁垒，实现态势共享、指令互通、力量协同，形成监管合力。

通过“人-机-环-管”四位一体的闭环管理，空天地一体化体系才真正从一个技术系统，升华为一个具备自我优化、持续进化的现代化安全治理体系。

💠 四、应用实践与成效体现：从蓝图到现实

理论的价值最终要在实践中得到检验。空天地一体化安全监管体系已不再是停留在纸面上的概念，而是在全国多个重点城市和关键场景中逐步落地，并取得了显著成效。

4.1 典型应用场景剖析

该体系的应用场景极为广泛，以下是几个最具代表性的领域。

4.1.1 机场净空区防护

机场是低空安全防护的重中之重。无人机“黑飞”对航班起降构成致命威胁。

• 传统痛点。依赖人工巡视，范围有限，发现不及时。传统雷达受地面杂波影响大，虚警率高。处置手段单一，多为被动驱离。

• 一体化解决方案。

  1. 多级电子围栏。以跑道为核心，划设从警告区、管制区到禁飞区的多级同心圆电子围栏。

  2. 融合探测。沿机场围界部署低空雷达、光电和RF设备，形成无死角覆盖。5G-A通感基站可对起降航路下的低空区域进行补充覆盖。

  3. AI精准识别。AI算法融合多源数据，能从大量的鸟类活动中精准识别出无人机，虚警率可降低90%以上。

  4. 梯度化处置。一旦发现无人机闯入，系统自动触发“喊话警告 → 信号干扰迫降 → 导航诱骗捕获”的梯度化处置流程，确保威胁在第一时间被消除。

• 成效体现。实现对机场净空区的全天候、全过程、自动化防护。预警时间从分钟级缩短到秒级，处置效率大幅提升，有效保障了航班运行安全。哈尔滨太平国际机场等地的实践已证明了该方案的有效性。

4.1.2 城市核心区与重大活动安保

城市核心区、政府机关、大型场馆等是安保的重点。重大活动期间，人流、车流密集，安保压力巨大。

• 传统痛点。地面警力部署有限，存在视觉盲区。高空监控视角单一，无法应对来自低空的立体威胁。应急响应链条长，跨部门协同难。

• 一体化解决方案。

  1. 空地立体巡防。地面警力巡逻与空中无人机自动巡航相结合，形成立体化的巡防网络，消除安保死角。

  2. 实时态势一张图。将所有安防传感器数据、警力位置、无人机航迹等信息汇聚到统一的指挥平台，形成城市低空安全“一张图”，为指挥官提供全局视角。

  3. AI赋能。AI视频分析算法可自动识别异常聚集、打架斗殴等事件。AI无人机识别算法则负责监控低空，防止无人机投掷危险品或进行非法航拍。

  4. 移动反制。将反无人机设备集成到指挥车上，形成机动灵活的移动反制单元，可根据威胁位置快速部署，实施精准打击。

• 成效体现。极大提升了城市核心区的立体感知能力和应急处突效率。在大型赛事、展会等安保任务中，该体系已成为不可或缺的科技支撑。

4.1.3 关键基础设施防护

核电站、化工厂、水库大坝、输变电站等关键基础设施，一旦遭到袭击，后果不堪设想。

• 传统痛点。周界防护多为二维，对来自空中的威胁防御能力薄弱。依赖人工值守，易疲劳、易疏漏。

• 一体化解决方案。

  1. 周界精准防护。围绕关键设施划设高等级的电子围栏，部署雷达、光电等组成的周界防御系统。

  2. 无人化值守。系统可7x24小时自动运行，AI算法自动识别并过滤鸟类、车辆等非威胁目标，仅对确认的无人机入侵进行告警，实现“无人值守”。

  3. 快速联动处置。告警信号可直接联动现场的声光报警器、定向强声驱离设备和干扰设备，实现秒级响应和自动化处置。

• 成效体现。构建了无人化、智能化、立体化的周界防护体系，将人为因素降到最低，极大提升了关键基础设施的本质安全水平。

4.2 核心能力提升总结

通过在上述场景的实践应用，空天地一体化体系在安防效能和管理能力方面带来了质的飞跃。

这些实实在在的成效，证明了该体系不仅技术上可行，在业务上也具有巨大的应用价值，是推动低空安全监管进入新时代的必然选择。

结论

空天地一体化安全监管体系，通过其创新的三层立体架构、多模态智能融合技术以及“人-机-环-管”全链条管理模式，正在深刻重塑低空安全的面貌。它不再是单一技术的简单叠加，而是一个深度融合了通信、感知、计算与管理科学的复杂系统工程。该体系成功地将安全监管从传统的二维平面拓展至三维立体空间，实现了从被动响应到主动防御、从人力密集到智能驱动的根本性转变。

实践已经证明，无论是在保障机场航班安全、维护城市核心区稳定，还是在守护国家关键基础设施方面，这套体系都展现出了强大的实战能力和应用价值。它构建的“广域可感知、全时可监管、事件可处置、过程可追溯”的能力闭环，为蓬勃发展的低空经济提供了一块坚实可靠的安全基石。未来，随着5G-A、人工智能、数字孪生等技术的进一步演进，该体系的智能化水平和协同效率必将迈上新的台阶，成为守护我们头顶这片天空不可或-缺的智慧防线。

📢💻 【省心锐评】

这套体系的核心，是用“确定性”的协同智能，去应对“不确定性”的低空威胁。它不是技术的堆砌，而是架构、算法与管理流程的深度融合，最终实现从“看见”到“看懂”再到“管住”的跨越。