低空安防融合感知技术是一种综合利用多种异构传感器与信息源，通过先进的数据融合算法与系统架构，实现对低空空域(通常指海拔1000米以下)内各类飞行目标(尤其是无人机等“低慢小”目标)进行全天候、全天时、高精度探测、识别、跟踪、预警与协同处置的综合性技术体系。其核心在于“融合”，即通过技术集成与信息互补，克服单一感知手段的局限性，构建一个智能化、立体化、协同化的低空安全防护网络。
以下将从技术内涵与核心目标、典型感知设备与数据源、多源数据融合方法、系统架构与关键技术以及典型应用方案与案例五个方面，对低空安防融合感知技术进行详尽阐述。
一、 技术内涵与核心目标
低空安防融合感知并非单一技术，而是一个为解决复杂低空安全挑战而构建的技术体系。
产生背景与必要性：随着低空空域管理政策的逐步开放，无人机物流、城市管理、应急救援、载人运输等低空经济业态蓬勃发展，低空飞行器呈现“广域、大规模、混合飞行”态势。与此同时，“黑飞”扰航、敏感空域入侵、非法投递、窃密侦察等安全事件激增，对公共安全、航空秩序、关键基础设施乃至国家安全构成严重威胁。传统安防手段(如单一雷达或视频监控)难以应对低空目标多样、环境复杂、攻击手段多变的挑战。因此，亟需构建融合多种技术的感知体系，以实现对合规与非法飞行物的有效探测监视与反制。
核心定义：低空融合感知是指利用5G-A通感一体、低空监测雷达、 无线电侦测（含TDOA） 、光电探测、声学传感等多种技术手段，根据具体应用场景的特点和需求，通过设备的联合部署与优势互补，构建一个综合性的实时动态监测体系。它同时与电磁压制、激光摧毁等反制手段协同，形成“侦、查、处”一体化的业务闭环。
核心目标：
提升感知能力：实现优于任何单一传感器的探测精度、覆盖范围、鲁棒性和可靠性。特别是在复杂气象、电磁环境及城市楼宇遮挡条件下，保持稳定的目标发现与跟踪能力。
实现精准识别：不仅探测目标位置、速度，还要区分目标类型(无人机、飞鸟、空飘物等)、识别无人机型号、判断其意图(正常作业或恶意入侵)，并区分合法飞行器与“黑飞”目标。
支撑智能决策与快速响应：为指挥控制平台提供统一、清晰、完整的低空态势图，支撑自动化威胁评估、预警发布，并快速引导反制系统进行精准处置。
二、 典型感知设备与数据源
融合感知体系依赖于多种前端探测设备，每种设备各有其优势和适用场景，共同构成系统的“眼睛”和“耳朵”。
| 设备类型 | 技术原理与特点 | 优势 | 局限性 | 在融合中的主要作用 |
|---|---|---|---|---|
| 雷达系统 | 发射电磁波并接收回波，测量目标距离、方位、高度、速度。针对“低慢小”目标，多采用脉冲多普勒体制和有源相控阵技术，工作频段常为X、C、S或Ku波段。 | 全天候、全天时工作；探测距离远（可达数十公里）；能精确测量运动参数；抗杂波能力强。 | 易受地形和电磁干扰；对静止或低速目标探测能力弱；通常无法提供目标外观细节；在城市环境中可能受建筑物遮挡影响。 | 广域监视与初探：作为核心探测设备，负责大范围搜索、发现目标并提供精确的空间坐标与轨迹。 |
| 光电设备 | 包括可见光摄像机、红外热成像仪、 激光雷达（LiDAR） 等。通过光学成像或激光扫描获取目标视觉信息。 | 分辨率高，能提供目标的外观、型号等细节特征；红外热成像可在夜间或低能见度下工作；AI图像识别算法可实现高精度目标分类。 | 受天气和光照条件影响大（雨、雾、黑夜影响可见光）；作用距离相对较近；视场角有限，需雷达引导。 | 精准识别与确认：在雷达引导下，对目标进行光学识别、确认、跟踪和取证，是目标身份判别的关键环节。 |
| 无线电侦测 | 监测无人机与遥控器之间的图传信号、遥控信号及ADS-B、 Remote ID（远程识别） 等广播信号。采用 TDOA（到达时间差） 等技术进行定位。 | 可被动接收信号，隐蔽性好；能识别无人机型号、获取操控者位置；Remote ID可主动获取合作目标的身份与位置信息。 | 依赖目标主动发射无线电信号，对静默飞行或使用非标准协议的无人机无效；环境电磁干扰可能影响性能。 | 信号特征识别与定位：监测“黑飞”无人机的控制链路，进行信号解析和定位；接收合作目标的身份信息，实现合法/非法区分。 |
| 声学传感器 | 探测无人机旋翼产生的特定声波特征。 | 可探测障碍物后的目标；部署灵活、成本较低。 | 探测距离很短（通常≤500米）；对环境噪声非常敏感；识别算法复杂度高。 | 近距离补盲与辅助识别：适用于城市密集区、室内场馆等短距离、复杂遮挡环境的辅助探测与识别。 |
| 5G-A通感一体 | 将通信与感知功能深度融合，利用通信基站信号同时实现对环境中目标的探测、定位与成像。 | 复用通信基础设施，部署成本效益高；具备连续覆盖潜力；能同时提供通信服务与感知数据。 | 技术处于发展和验证阶段；感知精度、分辨率与专用雷达相比尚有差距；性能受网络部署密度影响。 | 网络化感知与协同：作为新兴的广域感知层，与专用雷达互补，构建密集的感知网格，实现大范围连续监测。 |
选型与部署原则：在实际系统中，通常采用 “雷达为主进行广域监视，光电设备+无线电侦测进行精准识别与确认，声学传感器在特定区域补盲，5G-A通感提供网络化基础覆盖” 的协同部署策略。
三、 多源数据融合方法
将上述异构传感器获取的数据进行有效整合，是融合感知的核心。根据信息处理的层次，主要分为三类融合方法：
1. 数据级融合（或称数据层融合）：
原理：直接对来自不同传感器的原始观测数据(如雷达点云、图像像素、原始信号)进行融合处理。
方法：包括加权平均法、卡尔曼滤波(Kalman Filter)等。
优点：信息损失最少，能获得理论上最高的融合精度。
缺点：处理数据量大，对通信带宽和计算资源要求高，实时性挑战大;要求传感器数据必须严格时空对齐。
应用场景：多用于后端高性能处理平台，对原始数据进行深度融合以生成最精确的环境模型。
2. 特征级融合：
原理：先对每个传感器的原始数据进行处理，提取出有代表性的特征(如目标的位置、速度、轮廓特征、信号频谱特征等)，然后对这些特征进行融合。
方法：常用神经网络、支持向量机(SVM)等机器学习算法进行特征关联与融合。
优点：数据量显著减少，实时性强;具有一定的数据压缩和抗干扰能力。
缺点：特征提取算法的优劣直接影响融合效果，可能导致部分原始信息损失。
应用场景：是目前低空安防系统中较为常用的融合层次，平衡了精度与实时性要求，适用于目标跟踪、识别等任务。
3. 决策级融合：
原理：每个传感器先独立完成预处理、特征提取乃至初步分类/识别，形成各自的局部决策(如“目标A是无人机”、“目标B是飞鸟”)，然后对这些决策结果进行融合。
方法：常用投票法、D-S证据理论(Dempster-Shafer Theory)、贝叶斯推理等。
优点：灵活性高，容错性好，对传感器异构性和通信带宽要求低;某个传感器失效不影响系统整体决策。
缺点：信息损失最大，融合精度可能低于前两者;融合算法相对复杂。
应用场景：适用于分布式、可靠性要求高的系统，或作为最终威胁判定的融合层级。
典型融合流程示例：雷达首先发现并跟踪一个低空目标，输出其轨迹(数据/特征级);融合中心根据轨迹位置，自动调度该区域的光电摄像机进行视觉确认(特征级融合，关联图像特征);同时，无线电侦测系统尝试截获该目标的控制信号(特征提取);最终，综合“雷达轨迹”、“视觉识别结果”和“信号特征”进行决策级融合，得出“疑似某型号‘黑飞’无人机”的结论，并评估威胁等级。
四、 系统架构与关键技术
一个完整的低空安防融合感知系统通常遵循分层架构，实现从数据采集到智能决策的闭环。
1. 典型系统架构：
感知层（硬件感知层） ：由前述各种雷达、光电、无线电、声学、5G-A通感基站等传感器节点组成，负责数据采集。
传输层（数据传输层） ：通过有线或无线网络(如5G专网、光纤)，将感知数据实时、可靠地传输至处理中心。
处理层（软件处理层/融合算法引擎） ：这是系统的“大脑”。包含时空同步模块(统一各传感器数据的时间与空间基准)、数据预处理单元(滤波、去噪)、核心融合算法引擎(实现上述多层融合)以及AI分析模型(用于目标识别、行为分析、威胁评估)。该层输出统一的低空态势图和目标情报。
应用/反制层（指挥反制层） ：包括预警与指挥控制平台，进行可视化展示、告警发布、预案管理和指挥调度;以及反制打击设备(电磁干扰、导航欺骗、激光、网捕等)，接收处理层的指令，对威胁目标实施精准处置。
2. 关键支撑技术：
时空同步技术：确保所有传感器数据在统一的时间和空间坐标系下进行融合，是融合有效性的基础。
人工智能与深度学习：广泛应用于图像目标识别、无线电信号分类、多特征关联、行为预测与威胁评估，是提升系统智能化水平的核心。
高精度定位技术：结合多传感器融合定位(如GNSS/IMU/视觉融合)和地面定位基站(如UWB)，不仅用于感知目标定位，也用于系统自身设备的精准部署与标校。
通信-感知一体化（ISAC）技术：以5G-A/6G通感一体为代表，是实现大规模、低成本、连续覆盖低空感知网络的革命性技术。
五、 典型应用方案与案例
融合感知技术已在我国多个重要低空管制区域落地应用，形成了针对不同场景的解决方案。
1. 民航机场：
需求：保障飞机起降安全，防止无人机、飞鸟、空飘物侵入净空区，同时防范地面车辆、人员误入跑道。
方案：通常分阶段建设。第一阶段，以5G-A通感一体技术为核心，融合低空雷达，构建净空防御系统，实现基础监测。第二阶段，部署机场围界雷视融合警戒系统(雷达+光电)，实现地空一体监测。第三阶段，进行智能化升级，扩大覆盖，引入AI算法提升识别精度。
案例：国内某市国际机场部署了基于5G-A通感一体的低空安防系统，通过多基站联合感知，实现了对RCS(雷达截面积)为0.01m²的无人机水平/垂直精度812米的探测，轨迹跟踪起始时延68秒，有效守护了机场安全。
2. 边境口岸：
需求：防范无人机非法越境、走私、侦察，以及水面偷渡等。
方案：构建 “净空无人机防范子系统” 与 “水空一体监测子系统” 双核心架构。净空防范子系统融合5G-A通感、光电跟踪、无线电侦测、Remote ID及反制装备;水空监测子系统则联动高清摄像头，监控水面与低空目标。系统配备从电磁干扰到物理拦截的多元反制手段，实施分级处置。
案例：云南红河边境案例中，该综合解决方案显著提升了边境安防的效率和立体化防控能力。
3. 重要活动场所（大型体育场、公园等）：
需求：在重大活动期间，快速搭建临时性安防体系，防止“黑飞”无人机扰乱秩序或实施破坏。
方案：采用固定与临时部署相结合的方式，快速组网。通常密集部署多种传感器，形成短时间内的强感知区域。
案例：深圳湾体育场及人才公园在低空经济示范区内，部署了包含13个5G-A通感站、4个无线频谱侦测站、7个光电探测站和4个RID远程识别站的融合感知系统，验证了多元融合组网在复杂城市环境下对低空目标的管控能力。
4. 城市级低空安防与政府科研要地：
需求：保护政府机关、科研机构、核电站、油库等敏感设施，防范信息窃取与破坏;同时为未来城市空中交通(UAM)管理提供基础。
方案：构建覆盖城市重点区域的多模态融合感知网络。例如，某试验区实现了5G-A(4.9GHz及毫米波)、远程报文、TDOA、雷达、雷视联动、ADS-B等多种技术的融合组网。系统通常划分“核心区、管制区、监视区”等不同防护等级。
趋势：向 “全域感知、智能决策、协同防控” 方向发展，如深圳正在研发的智能融合低空系统(SILAS)，利用AI进行精细化管理。
总结
低空安防融合感知技术是一个动态发展、深度集成的复杂体系。它通过多维感知设备组网、多层次数据融合和智能化信息处理，旨在破解低空“低慢小”目标探测难、识别难、处置难的困局，是保障低空经济安全健康发展、维护国家空域安全和社会稳定的关键基础设施。未来，随着5G-A/6G通感一体技术的成熟、AI算法的演进以及政策标准的完善，低空安防融合感知体系将变得更加智能、高效和普惠，为构建智慧、安全的立体化社会提供坚实支撑。