低空感知系统，作为保障低空空域(通常指地面至1000米高度)安全、有序、高效运行的核心技术基石，是一个集成了先进硬件、智能算法、高速通信与协同管理机制的复杂综合性体系。它并非单一设备，而是一个旨在实现对低空区域全方位、实时、高精度监测与感知的“数字天网”。
一、 从业务功能闭环角度看：涵盖“侦、查、处”全链条
一个完整的低空感知与管控体系，其核心业务流程构成了一个从感知到处置的闭环，主要包括以下三个方面：
探测与感知方面：这是系统的“眼睛”和“耳朵”，是首要环节。其任务是“发现目标”，即利用各种传感器对低空空域进行持续扫描和监视，获取原始数据。传统民航感知手段(如航路ADS-B)在监测场景、精度和响应速度上已难以满足低空密集、小型飞行器的管理需求。因此，现代低空感知系统强调融合多种探测手段，包括：
雷达探测：特别是针对“低慢小”目标的专用低空监视雷达，利用脉冲多普勒、有源相控阵等技术，实现目标距离、方位、高度、速度的精确测量。
无线电频谱侦测：通过监测无人机遥控、图传等特定频段的无线电信号，实现对无人机的发现、识别和粗定位(如采用TDOA/AOA技术)。
光电探测：包括可见光摄像机、红外热成像仪和激光雷达(LiDAR)，在雷达引导下对目标进行光学识别、确认、跟踪和细节特征获取。
声学传感：通过捕捉无人机旋翼特有的声纹特征进行辅助探测。
5G-A通感一体：这是新兴核心技术，利用5G-Advanced基站的通信信号同时实现感知功能，可对合作目标进行高精度测距、测速、定位，兼具通信能力，适用于广域覆盖。
识别、跟踪与态势生成方面：这是系统的“大脑”进行初级智能处理的环节，任务是“认清目标”。系统将感知层获取的多源、异构数据进行融合与智能分析。
目标识别与分类：基于深度学习等AI算法，区分无人机、鸟类、有人驾驶轻型飞机等不同目标，并识别其型号、意图。
轨迹跟踪与预测：采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，对目标进行实时、持续的跟踪，并预测其未来轨迹。
态势感知：综合所有目标的动态信息、空域结构、气象条件、地理信息等，生成实时、直观的低空态势图，为空域管理者提供全局视野。这实现了从“看得见”到“看得懂”的飞跃。
决策支持与反制处置方面：这是系统的“手脚”与“决策中枢”，任务是“处理目标”。基于前两个环节的输出，系统支撑或直接执行管控动作。
威胁评估与预警：对识别出的目标进行威胁等级判定(如划分常态、低、中、高风险)，对非法入侵、潜在碰撞(冲突预警)、异常航线等行为进行自动告警。
协同决策与指令下发：为监管人员提供决策依据，或自动生成避让建议、飞行管制指令，并通过通信网络下发至飞行器或地面站。
反制处置协同：在安防等特定场景下，感知系统与电磁压制、激光摧毁等反制手段联动，形成“侦、查、处”一体化的业务闭环。
二、 从技术系统架构角度看：遵循分层解耦的模块化设计
从工程技术实现层面，低空感知系统通常采用分层架构，各层各司其职，共同构成一个稳定、可扩展的系统。典型架构包括以下四个层次：
感知层（硬件/数据采集层） ：由部署在前端的各类物理传感器节点构成，是数据的源头。包括前文所述的低空雷达、光电设备、无线电侦测站、声学阵列、5G-A通感基站等。在农业等特定领域，还可能包括土壤湿度、温度等环境传感器。
传输层（网络/通信层） ：负责将感知层采集的海量数据实时、可靠、安全地传输至数据处理中心。采用5G专网、光纤、卫星通信等多种手段，确保数据传输的低延迟与高带宽。该层是连接“端”与“云”的神经网络。
处理层（数据融合与智能处理层） ：这是系统的“智慧中枢”。它接收来自传输层的多源数据，通过多源数据融合算法(如卡尔曼滤波、图优化)进行集成，消除矛盾、互补信息，形成一致、全面的目标航迹和态势。同时，人工智能算法引擎在此运行，负责目标的智能识别、行为分析、轨迹预测和威胁评估。
应用层（业务服务与交互层） ：面向最终用户，将处理层的结果转化为具体的业务功能和服务。通过可视化界面(如指挥大屏、Web/移动应用)和API接口，提供多样化应用模块，例如：
实时监控模块：显示飞行器航迹、状态。
飞行计划管理模块：处理计划的申报、审批与发布。
空域管理模块：实现空域的数字化与动态划设。
预警与应急响应模块：发布风险告警并启动应急处置流程。
数据分析与仿真模块：提供历史数据回溯、效能评估和模拟推演。
三、 从关键使能技术角度看：依赖多项前沿技术的深度融合
低空感知系统的高性能实现，离不开以下几类关键使能技术的深度支撑：
通感一体化技术：这是5G-A及未来6G的核心方向，将通信与感知功能在硬件、信号和资源层面深度融合。它允许网络在提供通信服务的同时，以高精度感知周围环境与目标，是实现大规模、低成本、连续覆盖低空感知的革命性路径。
多源异构数据融合技术：单一传感器均有局限(如雷达在密集城区有盲区、光电受天气影响、无线电侦测无法发现静默目标)。通过高级融合算法，将雷达点云、光学图像、无线电信号特征、身份标识(如Remote ID)等进行联合处理，实现优势互补，大幅提升系统在复杂环境下的可靠性、精度和抗干扰能力。
人工智能与机器学习：贯穿于系统各个环节。从感知层的图像智能识别，到处理层的目标分类、异常行为检测，再到应用层的智能航路规划、冲突解脱，AI是系统实现自动化、智能化演进的核心驱动力。
高精度定位与导航增强技术：为感知系统提供时空基准。结合GNSS、网络RTK、地基/星基增强、惯性导航及视觉导航等多源信息，确保对飞行器自身及感知目标定位的精准性和完好性。
总结而言，低空感知系统是一个多维度的复杂体系。从业务流上，它贯穿“探测感知、识别跟踪、决策反制”的闭环;从系统架构上，它遵循“感知、传输、处理、应用”的分层模型;从技术内核上，它深度融合“通感一体、数据融合、人工智能”等尖端科技。这三个方面相互交织，共同构成了能够应对低空经济时代多样化、高密度、高动态运行需求的强大感知能力，是筑牢低空安全与发展“数字底座”的核心。