面向低空经济的无人机通信及标准进展分析

田 园 吴 峰 欧阳俊 王 野

鹏城实验室 深圳 518055

引言

近年来，低空经济不断赋能交通、物流、文旅等产业，为国民经济发展提供了新动能。低空经济是以低空空域为依托，以各种有人驾驶和无人驾驶航空器的各类低空飞行活动为牵引，辐射带动相关领域融合发展的综合性经济形态[1]。在这其中，无人驾驶航空器尤其是无人机的应用，正成为不容忽视的趋势。无人机传统模式是基于遥控器与无人机的通信，实现视线范围内的人工操作，未来低空经济场景下，其趋势是实现超视线范围的远程控制和无人机自主操作。这意味着无人机在数百米高度层中进行飞行时需要高带宽、低时延，并满足低空纵深覆盖的通信服务。新一代移动通信技术，如5G/5G+通信技术，因其具有大带宽、低时延、抗干扰、广接入、多波束指向等鲜明特点，正在成为解决这个问题的关键[2]，这些通信技术的应用不仅能促进无人机技术成熟和产业链完善，也有助于打通应用孤岛，为面向低空经济的数字化服务平台奠定通信基础底座。

本文首先描述了低空经济场景下无人机通信的应用场景，然后从稳定覆盖、干扰抑制、移动性管理、安全管理等方面探讨其面临的挑战与应对措施，最后在总结3GPP标准进展的基础上，对无人机通信在人工智能应用、多无人机协同通信、空天地一体化通信、通感算融合等方面的技术进行展望。

1 面向低空经济的无人机通信应用场景

无人机与移动通信技术的结合，可以实现设备的监控和管理、航线的规范、效率的提升，促进空域资源的合理利用，从而极大延展无人机的应用领域，具有巨大的经济价值[3]。新一代蜂窝移动通信网络5G/5G+为无人机赋予的实时超高清图传、远程低时延控制、永远在线等重要能力，将加速推进以网络化、数字化、智能化为特点的低空智能网络建设[4]。本节针对低空经济中的无人机通信应用场景进行初步分析，如图1所示。

图1 低空经济应用场景图

1.1 指挥控制通信

无人驾驶航空系统(Uncrewed Aerial System，UAS)是无人驾驶飞行器(Uncrewed Aerial Vehicle，UAV)和UAV控制器的组合。UAS的通信既包括指挥与控制通信(Command and Control，C2)，也包括UAS组件到服务移动通信网络和网络服务器的上下行链路数据，如图2所示。无人机传统模式是基于遥控器与无人机的通信，实现视线范围内的人工操作。随着无人机应用的快速发展，通过移动通信实现超视线范围的远程控制已成为无人机应用的通用功能。C2链路将无人机飞行控制命令从地面控制站传送到无人机，也从无人机携带遥测数据到控制器以促进有效操作。除了C2直接通信以外，移动通信还支持网络辅助C2通信和UTM(Uncrewed Aerial System Traffic Management)导航C2通信，前者可在蜂窝网络与无人机之间以及网络与无人机控制器之间建立单播C2链路，后者被UTM用于监控无人机的飞行状态、提供飞行路径更新、跟踪无人机的导航并在需要时提供飞行导航命令。通过无人机命令和控制通信可以为空中交通管理提供全面、端到端、低时延服务，从而支撑物流、交通等行业的网联化、实时化、智能化应用。

图2 3GPP生态系统的UAS模型

1.2 数据传输通信

利用无人机的数据传输通道，为无人机配备高清摄像头、各类气体/温度/湿度传感器等，可以提供只能从空中提供的新型服务，并在各个垂直行业得到广泛应用。主要场景有三类：第一类是利用各类传感器进行基础设施检查，如对输电线路、输油管道、基站塔台、风力发电等基础设施进行巡检和检测；第二类是利用无人机协助收集各类信息，如在农业植保领域对农作物、土地肥力进行数据收集和分析，在地理测绘领域对地图数据抓取和拼接等[5]；第三类是将无人机与全景VR直播相结合，使得现场视频体验成为可能，就像观众身临其境一样。由于场景和需求不同，这些应用对数据传输的带宽和实时性等性能要求又各有不同。

1.3 辅助接入通信

无人机由于易部署、具有高机动性和悬停能力、维护和部署成本低，既可以作为终端，也可以作为空中无线电接入节点(Radio Access Node on-Board UAV，UxNB)用于扩展蜂窝网络的覆盖范围或增加容量。它可以在自然灾害发生后，地面通信设备受到破坏的情况下快速部署，为受灾地区的应急救援和日常通信提供基础保障。除此以外，在体育赛事、大型活动、音乐演出等热点事件中，蜂窝网络面临着极高的通信容量需求，可能会导致网络服务恶化、呼叫中断和互联网连接降级，使用配备小型蜂窝的按需无人机群可以更好地解决这一挑战。UxNB会飞到需要无线服务的指定区域，在那里盘旋，同时为地面用户提供无线连接。

2 面向低空经济的无人机通信挑战与应对

由于各类无人机的应用场景和服务对象不同，因此不同场景下对带宽、速率、时延、覆盖、定位等方面的通信能力需求存在差异。除了需要满足通信的数据类型和场景需求之外，低空经济场景下无人机通信服务还需要解决无线通信环境差异带来的新问题，应对低空无人机设备异构、高密度、高频次、高安全要求等特性带来的监管和服务新挑战，保证监管者对无人机实现“看得见、叫得到、管得住”的有效管控[6]。本节针对无人机通信的关键问题，从稳定覆盖、干扰抑制、移动性管理、安全管理等方面探讨低空经济下无人机通信的挑战与应对。

2.1 稳定覆盖

面向低空经济的无人机通信，因为天线零位问题存在覆盖能力差、稳定覆盖难的问题。定向天线有多个旁瓣，通过零位互相分开，在旁瓣之间的天线零位存在覆盖盲区。由于地面蜂窝网络基础设施天线倾角向下，导致低空无人机处于天线零位区域时无信号覆盖，若被其他小区的旁瓣覆盖则可能发生切换，或因信号强度突降导致链路故障[7]。可以通过站点协同组网规划、调整天线布放和参数配置、高效波束扫描和跟踪等手段解决这些问题。也可以通过空天地一体化组网，利用NTN网络的补充实现低空无人机通信的持续、稳定覆盖。

2.2 干扰抑制

相比地面蜂窝网络，低空无人机通信面临更大的干扰问题，如图3所示。当无人机飞行高度高于天线高度时，由于视线传播的概率增大，其上行信号会被更多站点接收到，同时亦会探测到来自更多站点的下行信号。无人机在空中收到大量邻区，邻区数量超过十几个，导致平均SINR下降。低空无人机主要由基站天线的旁瓣提供服务，而地面用户主要由主瓣提供服务，由此导致无人机对地面用户的干扰和地面用户对无人机的干扰程度各有不同[8]。

图3 无人机通信可能的上下行干扰问题

有多种方案可以解决干扰的探测和抑制问题，如RSRP(Reference Signal Reference Power)是用来指示给定小区信号强度的主要测量参数，空中UE看到来自不同小区的多个RSRP值接近等强，因此，可以通过增强现有的测量报告机制更好地实现干扰检测。基于UE的信息如移动历史报告、速度估计、时间提前调整值和位置信息也可以被网络用来辅助干扰检测。干扰抑制方面，MIMO波束赋形可以最大限度地减少小区间干扰和空地干扰，CoMP技术可以交换检测到的上行链路干扰信息，使得提供服务的基站知道邻近节点是否正在经历来自它所提供服务的特定UE的干扰，从而限制该UE的上行链路调度。上行干扰则可以通过对空中和地面终端的开环和闭环功率控制，以及考虑无人机和终端位置的新调度、准入和拥塞控制机制来进一步控制。总体而言，一两架无人机不会对蜂窝网络造成较大影响，但是如果一个区域内无人机数量增加则会存在干扰增加的风险，因此空中—地面UE共存机制需要根据UE和基站功能以及蜂窝连接无人机的密度来设计。

2.3 移动性管理

无人机在移动过程中因频繁进出零位区域导致小区出现频繁切换，切换失败和掉线次数比地面高出2～5倍。无人机移动性问题在不同部署场景下影响不同，和农村地区相比，更密集的城市地区由于信号波动和干扰，移动性问题(如切换失败、RLF、切换中断、呼出时间等)更加突出。切换过程增强可以提高移动性性能，如：基于位置信息、UE的空中状态、飞行路径计划等信息，提高空中UE的移交程序和相关参数；通过定义新事件、增强触发条件、控制度量报告数量等增强度量报告机制[9]。此外，干扰管理中列出的DL和UL干扰缓解技术也可以改善空中UE的移动性能。

2.4 安全管理

对无人机进行准确的识别跟踪是低空经济管理中实现“看的见”要素的基本要求。移动蜂窝网络应该提供一种验证UAV位置的方法，网络还应该能够提供UE身份和其他与飞行相关的信息[10]。空中节点容易受到攻击，例如未经授权的访问和控制，窃听无人机和地面控制站之间传输的数据，干扰GPS信号或无人机通信链路，以及位置和身份欺骗攻击。因此，提供安全可靠的无线链路以及不同级别的完整性和隐私保护机制是必须予以支持的。

3 面向低空经济的无人机通信标准进展及技术展望

3GPP从2017年至今一直针对无人机通信技术开展标准化工作，如图4所示。然而，实现面向低空经济的无人机通信仍面临着一系列挑战需要进一步探索和研究。本节我们先对无人机通信的标准进展进行回顾，然后从人工智能应用、多无人机协同通信、空天地一体化通信以及通感算融合应用等方面展开讨论，为面向低空经济的无人机通信创新和发展提供参考。

图4 3GPP UAV标准化过程

3.1 标准进展

3GPP对低空无人机通信支持的正式研究最早可追溯到2017年3GPP RAN#75会议上，“增强飞行器支持研究”项目(SI)获得批准。基于此研究项目，R15完成技术报告TR 36.777[9]，报告确定了LTE在干扰检测、上下行干扰抑制、移动性管理等方面的功能增强，以优化无人机服务时的网络性能。从R16到R17，3GPP先后输出了TS 22.125和TR 22.829，前者规定了通过3GPP网络提供无人机服务的要求，后者描述了支持无人机应用的若干用例，明确了潜在的服务水平要求和关键指标定义[11]。进一步地，3GPP针对无人机通信在识别跟踪、应用管理和安全管理三个方面做了更深入的研究，相继输出了TR 22.825[12]、TR23.754[13]、TR23.755[14]和TR 33.854[15]等研究报告。

目前R18和R19的标准化工作正在进行中，除了在识别跟踪、应用管理和安全管理进一步深入和增强以外，R18新增了NR支持无人机的工作项(WI)，计划在测量报告(RAN2)功能增强、指定信令以支持基于订阅的空中终端识别、指定NR PC5中对UAV识别广播(BRID)的支持、研究UE信令以指示无人机波束赋形能力等方面展开研究[16]；R19针对通信网络支持无人机运营和管理的能力空白，计划输出TR 22.843给出改进5G系统对UAV应用、UAV运营和管理的潜在支持需求[17]。

3.2 技术展望

3.2.1 人工智能的应用

人工智能在服务低空经济无人机通信中的应用预计主要集中在数据处理和决策机制两个方面。首先在数据处理方面，无人机的传感器和摄像头获取到的数据包含丰富的环境信息，如低空经济区域高精度三维地面地形数据、实时图片、实时视频等，而人工智能算法能够从中提取有用的特征和模式。例如，通过图像识别和目标检测，无人机可以实现对地面目标的自动识别和跟踪，从而提供更精确的信息。此外，人工智能还能够对数据进行预处理和压缩，减少数据传输的带宽需求。其次，在决策机制方面，通过结合强化学习和规划算法，无人机可以实现智能感知和自主决策能力，如控制飞行轨迹、避障和资源分配等[18]。人工智能的决策机制使得无人机能够在复杂的环境中做出准确、灵活的决策，提高通信系统的效率和鲁棒性。通过人工智能的数据处理和决策机制，无人机能够实现对环境的智能感知和自主决策，提高通信系统的性能和智能化水平。

3.2.2 多无人机协同通信

多无人机协同通信在低空经济中将扮演关键角色。以快递行业为例，快递公司可以迅速释放大量无人机并行递送多个包裹。在这一过程中，控制中心根据配送信息规划所需的无人机数量和运输路线，对集群无人机进行控制和监控。无人机通过通信服务支持无人机群之间的消息传输，或者在短距离区域内广播身份数据以避免碰撞和冲突。这种高效的通信机制使得无人机能够智能地协同工作，为无人机团队建立“互帮互助”的关系[19]，提高运输效率和安全性。多无人机机群通信不仅在快递行业有应用，还可以扩展到其他低空经济领域。在城市交通管理中，可以监测和管理交通流量，提供实时的交通信息和热点、突发路况的详细报告。农业领域也可以通过无人机的监测和通信能力，实现农田的精准浇灌、施肥等操作。这些场景都需要在空域形成机群，通过智能信道管理、路由规划、网络自组织等技术实现多无人机协同通信，交换任务规划、控制指令、环境传感等信息，以共同完成工作任务，如图5所示。多无人机协同通信将进一步推动低空经济的发展，为人们带来更加智能和高效的服务体验。

图5 服务低空经济的多无人机协同通信示意图

3.2.3 空天地一体化通信

空天地一体化是未来通信网络向6G演进发展的必然趋势和重要方向，将由地面蜂窝网络、高轨/低轨卫星网络、高空平台通信网络等多种网络异构融合组成，具有上述多种网络各自的优势，相互补充，极大地提高了网络服务的覆盖范围和服务质量[20]。如图6所示，对低空经济无人机而言，在未来空天地一体化通信网络中，其通信能力将得到大幅拓展和增强：1)覆盖增强，未来空天地一体化网络中，在平流层(20～50km)以下，将都会被卫星网络、高空平台通信网络覆盖，低空无人机作为用户终端，将实现真正的“永不失联”；2)业务增强，低轨宽带卫星网络和高空平台通信网络将给飞行中的无人机提供宽带无线传输，以满足无人机在开展某些业务的大带宽需求，例如超高清视频监控等；3)服务质量增强，空天地一体化网络实现三维立体空间内大带宽、低时延、大连接的统一协调分配，可以根据不同应用场景中无人机对通信网络的需求，将大带宽需求、低时延需求分配接入到不同平台的通信子网中，或者进行空天地协同传输，同类业务也可以通过QoS实现优先级排列，从而进行网络资源的统一协调和灵活分配，提高无人机接入网络的容量和网络资源的分配效率，增强对大量分布在三维空间中无人机的服务质量[21]。

图6 服务低空经济的空天地一体化网络示意图

3.2.4 通感算融合

通感算融合技术是一项未来移动通信关键使能技术[22]，它实现了多维感知、协作通信和智能计算的深度融合[23]。通过利用地面通信基站的无线信号，不仅可以提供通信功能，还可以类似雷达一样感知无人机[24]。地面基站具备强大的实时计算能力，能够获取无人机的位置、速度、姿态等信息，实现对其运动状态的实时监测。这种通感算融合有助于完善低空空管体系的建设，确保授权无人机的正常活动，并及时发现、监视未获授权的无人机活动，为低空经济的发展提供保障。相较于可见光等感知手段，无线信号感知具有穿透障碍物、覆盖范围广、适应恶劣天气等优势。通过无线信号感知，无人机能够获取实时、全面的环境信息，包括地形、建筑物、气象等。这种优势使得无人机能够在多种复杂场景下实现更准确的感知，提高任务执行的效率和安全性。通感算融合技术还有望简化无人机的硬件配置并延长工作时间，通过集成多种传感器数据，并进行智能计算和决策，可以减少传感器数量和负载，降低能耗，从而增加无人机的机动性和续航时间。这使得无人机能够更长时间地执行任务，覆盖更广阔的区域。服务低空经济的通感算融合示意图如图7所示。

图7 服务低空经济的通感算融合示意图

4 结束语

当前，低空空域管理政策相继出台，无人机行业应用广泛开展试点验证，低空经济已经由启动状态转入加速发展状态。与此同时，移动通信技术正朝着AI与通信融合、感知与通信融合、空天与地面融合的趋势发展，可以预见，移动通信+无人机的结合将进一步推动无人机应用向数字化、智能化、服务化方向提升，助力低空经济快速腾飞。