5G 基站如何在无需新传感器的情况下检测无人机

美国城市、高速公路和工业走廊已经安装了数十万座基站。大多数人走过时都不会多想——它们处理电话通话、传输视频，仅此而已。但爱立信正在研发的东西可能会从根本上改变这些基础设施的功能：利用现有 5G 基站检测飞行在头顶的无人机，即使这些无人机与网络没有无线连接。

这个概念听起来几乎好得不像真的。让我们分解一下实际发生的情况——以及为什么它对快速发展的商用无人机领域至关重要。

问题：空域变得拥挤

无人机采用正在几乎所有商业领域加速。农业运营商使用无人机进行精准喷洒和作物监测。物流公司正试验无人机进行最后一公里配送。基础设施检查员在电力线、管道和风电场上空部署无人机。应急响应人员在争分夺秒时依赖航拍图像。

挑战在于无人机活动的激增超过了为其管理而设计的系统。传统无人机检测依赖专用雷达单元、射频（RF）扫描仪、声学传感器或光学摄像头——这些都需要自己的硬件、安装、维护和电源供应。大规模部署这类基础设施成本高昂，而且存在巨大的地理空白区域完全没有检测能力。

爱立信正在研究的方法从根本上不同。5G 基站在正常运行过程中不断广播和接收无线电信号。当物理对象（如无人机）通过这些无线电波时，会在信号环境中造成细微但可测量的扰动。想象一下当你在池塘里投入一块石头时涟漪扩散开来：干涉模式显示确实有东西在那里，即使那个东西不主动与任何人通信。

这有时被称为被动雷达或射频传感。基站并不用专门的检测波束向无人机发送信号。相反，它分析自己的环保信号环境中的变化，以推断空域中物体的存在和运动。

由于基站已经在那里、已经通电、已经连接到回传网络，增加这种传感能力的边际成本主要是软件、信号处理和人工智能驱动的分析——而不是新硬件部署。

使用蜂窝信号检测无人机并非易事。小型消费级四旋翼无人机——即使是功能强大的 DJI Mini 4 Pro（重量不足 249 克）——的雷达截面积很小。将其信号特征与鸟类、风吹杂物或其他射频干扰区分开来，需要在各种飞行轨迹和环境条件下训练的复杂机器学习模型。

像 Autel EVO Max 4T 或 DJI Mavic 3 Enterprise 这样的企业级无人机体积更大，携带更多金属质量，理论上更容易被动检测——但高空和距离上的信号处理挑战仍然很大。

5G 网络的几何构型在这里很有帮助。与只有一个视角的单个雷达安装不同，蜂窝网络提供来自多个基站的重叠覆盖。通过同时融合来自多个基站的信号，检测系统可以三角定位位置并追踪任何单个传感器无法实现的更广区域的运动。

如果这项技术成熟，对无人机交通管理（UTM）的影响将是巨大的。今天的 UTM 框架在很大程度上依赖于合作型追踪——无人机通过远程识别、GPS 遥测链接或 ATC 应答机广播其位置。非合作型检测（找到不广播任何信息的无人机）要困难得多，成本也高得多。

全国范围的 5G 传感层将为空域管理者提供低空航空活动的被动、持续图像，无需每架无人机携带额外硬件或保持网络连接。这对以下方面的价值巨大：

爱立信的工作仍处于研发阶段，在此技术成为运营基础设施之前需要清除有意义的障碍。需要制定关于使用蜂窝网络作为传感平台的监管框架。误报率——将鸟类或气球误认为无人机——必须降低到在运营上有用的程度。关于民间空域中适当的空中监视水平的隐私考虑也需要公众和立法部门的投入。

尽管如此，核心概念代表了对已投入基础设施成本的真正聪慧利用。与其要求城市和工业资助全新传感网络，问题变成了：我们已有的系统还能做多少？

对商用无人机行业——运营检查无人机、农业无人机或配送有效载荷的运营商——这预示着一个低空域日益得到监测、映射和管理的未来。这对负责任的运营商来说不是威胁；它是首先安全扩展使商用无人机在经济上可行的运营的基础。

你办公室外的那座基站可能很快会做得比处理你的视频通话多得多。它也可能在观察天空。

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参考资源

本文由人工智能协助起草，发布前已审核。