5G-Advanced(5G-A)融合的低空智联监视系统架构,然后针对虚警率高、数据融合失 效和非标目标检测困难等关键问题,提出了基于多维度信息融合与上下文理解的目标判别模型,并详细 阐述了包括时空动态分析与轨迹建模、微动特征分析等关键技术在内的综合解决方案。 通过系统测试 验证,该方案在复杂环境下实现了对各类低空目标的精准识别与快速响应,为低空智联监视体系的实际 应用提供了可靠的技术参考。 低矮物体 29% 垃圾桶/ 绿化带 动态遮挡 22% 公交车顶部广告牌 透视畸变 11% 倾斜视角的交通标志 3. 1. 2 多源数据融合失效 多源数据融合失效主要源于传感器间的数据冲突 与时空不同步。 例如,异构传感器间的轨迹预测不一 致会直接引发误报警;而当各传感器间的时钟同步出 现明显偏差时,则会严重影响到目标的跨传感器关联 准确率 [10]。 在实际的无人机管控系统中,此类问题尤 文深度理解,构建更为鲁棒的目标判别模型。 具体技 术路径包括:一是融合异构传感器数据,利用其信息互 补性构建更全面的目标画像 [12];二是结合时间序列分 析,深入挖掘目标在运动轨迹、速度变化等方面的时空 动态特性;三是融入上下文感知机制,综合天气、光照、 地理位置等环境信息以辅助决策;四是借助深度学习 等高级特征学习技术,自动提取具有高区分度与强鲁 棒性的抽象特征。 通过上述技术的协同应用

步过滤后上 传至云端数据中心，确保数据链路的低延迟（ <500ms ）和高可靠性（ 99.9% 可用 性）。 数据流与业务逻辑 数据采集与传输 系统整合卫星遥感、地面气象站等第三方数据源，通过时空对齐算法消除数据偏差，构 建覆盖 1000 米低空的立体气象模型，提升预测精度。 多源数据融合 基于业务规则引擎和 AI 模型，自动触发预警阈值（如风速超限时暂停无人机作业）， 并通过短信、邮件或平台通知多端推送告警信息。 量控制和特征提取，将传输数据量压缩至原始值的 15% ，同时保证关键信息完整度 ≥ 99% 。 5G+ 北斗双通道传输 时空数据库架构 采用 5G URLLC （超可靠低时延通信）技术实现毫秒级数据回传，备用北斗 RDSS 短报文 通道确保极端天气下的通信可靠性，系统端到端时延控制在 200ms 以内。 基于 GeoMesa 时空数据库构建分布式存储系统，支持每秒 10 万级传感器数据的实时入 库与索引，提供时间序列插值、空间插值等数据融合服务，满足 库与索引，提供时间序列插值、空间插值等数据融合服务，满足 PB 级气象数据的管理需 求。 1 2 3 低空微气象预报中心 03 多源数据采集 采用 AI 驱动的异常值检测算法剔除噪声数据， 结合时空插值技术填补缺失值，并通过卡尔曼 滤波实现多源异构数据的动态加权融合。 数据清洗与融合 特征工程优化 基于低空湍流、风切变等特殊场景构建三维气 象特征矩阵，利用小波变换提取高频气象波动 信号，为模型训练提供高价值输入。

三、深圳低空智能融合基础设施建设 建设深圳低空基础设施“ 四张网”，其中智能融合低空系统（ SILAS ）作为深圳市低空经 济发展中的核心—低空“大脑”，负责统筹、协调、 分配、管理低空活动 空 间内 的 理设施 和 时空资源 ，支撑、管理、服务各类有人和无人低空飞行活动。 深圳市低空智能融合系统平台 ，已初步构建深圳市低空要素与卫星 图 、 形 、建筑、道路等 面 要素融合的低空数字 孪生底座 ，接入全市超 系统平台 7 1.1 打造以低空监管服务为主低空数字化管理与服务平台 低空经济处于起步培育阶段 ，以数字基础设施资源、融合通信设备为支撑 ，全面接入时空大数据，围绕低空空域管 理、飞行监管、飞行服务核心功能打造监管服务平台 ，可满足至少一项政府层面的应用场景需求。 解决低空空域管理复杂 、划设不精细等问题 ，通 过数字化手段对空域分区 、分层 应用商业及规模发展期，融合数字孪生、时空引擎等技术支撑融合飞 行 当低空经济发展成熟，基于数字孪生 + 多模态 AI+ 时空引擎技术 ，构建城市级低空数字化管理服务

一些商业机构和政府部门已经开始探索低空网络与数字孪生技术如何落地实践. 成都携恩公司开 发了无人航空数字运营一体化平台, 以前端感知源为基础、以飞行资源管理调度为依托, 搭建实景三 维数字孪生底座, 提供集无人机飞行、时空大数据采集及智能应用于一体的无人航空数字运营服务. 深圳市龙华区打造 “政务低空飞行服务平台”, 融合各类物联感知数据, 形成动态更新的 “低空空域一 张图”, 支撑政务无人机飞行的数据汇聚、智能调度与安全管控 网络状态 (基站负载、业务流路径、端到端时延等) 及环境状态 (气象参数、电磁干扰强度等). 由于多 喻鹏等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 10 期 2456 模态数据在时空分辨率、数据形态等方面存在显著差异, 如何实现高效存储与融合处理, 构建统一格 式标准的数字孪生模型, 对数据融合与建模技术提出了更高要求. 数字孪生层在策略仿真过程中可以 引入网络状态预测结果以提升策略的动态适应能力 自智管控框架需突破多项关键技术瓶颈. 本节依据低空网络层、数字孪生层和自智管控层的三层架构, 逐层解析核心支撑技术. 低空网络层需融合前沿低空组网理论; 数字孪生层聚焦高保真孪生建模与状 态同步技术, 结合小尺度时空预测算法, 精准捕获时变环境中的网络拓扑、链路质量、节点能耗及资源 负载等关键参数; 自智管控层则需突破业务自适应的存算网资源协同编排机制, 实现多维资源最优调 度, 并设计管控智能体的分层部署方案

照片、全景照片 26 24 可视化中心 BI 可视化 自定义配置大屏 25 可视化中心 无人机实时数据 无人机实时数据 26 可视化中心 统计分析 项目统计、任务统计 27 可视化中心 时空大数据 时空视频、时空照片 28 APP 实时任务 吊舱视频、视频投影、飞行轨迹 29 APP 扫一扫 吊舱视频、视频投影、全景图片 30 APP 任务管理 历史任务、任务数据 2.4.1 系统拓扑设计 务 机无人机航线，生成可视化图表；且按图表可作为 BI 可视化的组件，进行个性化配置。 4）时空照片：将航拍照片按年份进行可视化上图，在地图上以气泡形式展示当年航 拍点，形成航拍照片轨迹图；时间轴切换查看图片，实现历史航拍照片的对照展示；实现 同一位置不同日期的照片历史对比。 29 5）时空视频：将航拍视频按年份进行可视化上图，在地图上以气泡形式展示当年航 拍点，形成航拍视频轨迹图；

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VisDrone 数据集上提升小目标召回率 2.9%，但 跨层关联建模仍依赖经验阈值。 （3）时空连续性约束弱化：农业病虫害监测需跨帧跟踪病斑扩展趋势，独立帧分析丢 失时间维度信息。分层主动学习引入帧间一致性损失虽可缓解，但计算负载增加 40%。LA- YOLO 模型通过 SimAM 注意力机制增强时空关联，在低空多无人机检测任务中将 mAP 提 升 5.9%，但对高速目标仍存在轨迹断裂[22]。 28%，但计算负载增加 3 倍[25]。 （2）低空物流：城市配送需在>100m 距离识别直径 30cm 动态障碍物。RGB 传感器在 逆光环境下失效，事件相机与毫米波雷达融合方案将识别距离延至 150m，但时空对齐误差 导致定位漂移 1.3m[26]。 （3）应急救灾：灾后浓烟环境需穿透遮挡探测生命体征，轻载荷（<1kg）下可见光/ 红外集成使热成像分辨率降至 320×240，无法识别被埋人员细微动作。视觉-热红外实时配 方法能够融合多帧的信息，从而更稳定、更准确地重建出高分辨率视频帧，并有 效减少单帧处理可能产生的闪烁或伪影。 CNN 在视频超分领域的早期探索，通过将单图超分框架扩展至多帧输入，开启了端到 端学习的路径。其核心是利用相邻帧的时空相关性，通过简单的帧对齐与特征拼接实现多帧 信息融合，虽在计算效率上有优势，但对复杂运动场景的处理能力有限[53] [54]。在此基础上， 多尺度特征残差学习网络[55]进一步优化，通过构建残差连接缓解深层网络梯度消失问题，

年 2 月 14 日，中国低空经济联盟在京召开 “全国 低空交通一张网” 项目论证会，并正式启动该项目。民航 数据通信、中国民航飞行学院、九洲空管、中兴通讯、 千寻位置、超图软件、航天宏图、大有时空等 30 多家 会员企业负责人和有关民航专家齐聚一堂，召开项目论 证会，并正式启动该项目。 04 2025 年 3 月 5 日，十四届全国人大三次会议开 幕， 2025 年《政府工作报告》明确，因地制宜发展新 四川九洲空管。 四川九洲空管 南京莱斯。 南京莱斯 重要的低空企业：咨询规划类 中国铁通信号 + 四大运营商 中国铁通信号 + 四大运营商。 中科星图，航路网 + 时空服务 中科星图，航路网 + 时空服务。 低空智联网建设企业 中国通号、四创电子、国睿科技、四川九 洲、川大智胜、深城交等。 基础设施及保障类 01 中国航天科工集团 中国航天科工集团。 02 中信海洋直升机股份有限公司

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