当前，我国正处于“十五五”规划开局起步的关键时期，航天强国、网络强国与数字中国建设向纵深推进。工信部、发改委等四部委联合印发的《关于推动互联网基础资源高质量发展的指导意见》明确要求“加强卫星互联网等新型基础设施配套规划建设，加快典型场景落地，稳步扩大应用范围”。同时，3GPP已完成R19标准，目前正推进R20星地融合增强技术研究，空天地海一体化已成为全球6G网络架构的核心共识与关键能力……
为了推动空天地一体化关键技术突破与应用创新，我们策划了本期《空天地一体化》专题，内容涵盖室内外高精度定位、星地融合通信、GNSS干扰监测与溯源、低空数字孪生以及空天地一体行业应用等多个方面，期望为广大读者提供有价值的参考与借鉴。
查看全文>针对室内有限空间下复杂的室内环境难以进行高精度定位问题，提出室内有限空间GNSS多频PSO（ParticleSwarmOptimization）定位方法。分析了影响该定位算法性能的因素，与传统的室内RTK定位算法和室内TDOA定位算法相比，该算法改善了由于信号失锁引入的频繁周跳带来的测距不准问题，通过多频协同和局域最优化处理，提升了室内高精度定位的稳定性和连续性。仿真结果表明：所提定位算法精度与已有算法精度相当，但是在出现部分信号短暂失锁重补的情况时，所提算法的性能优于已有算法，具有更优的连续性与鲁棒性。
针对北斗接收机在复杂电磁环境下的抗干扰与高精度定位需求，提出基于自闭环路的多通道校准和空时频联合抗干扰算法，重点研究了理论算法向硬件电路映射的优化策略。针对芯片设计实现中的资源与功耗约束，构建了极坐标复用的轻量化校准和矩阵分解优化架构，通过时分复用与矩阵分块调度策略，实现了运算精度与算力能效的平衡。基于FPGA平台的验证结果表明，该方案在载波相位连续的前提下，有效抑制了多种干扰，并降低了芯片面积。
传统文物搬迁与博物馆运营模式在动态管控、全域感知与数据协同方面存在短板。以故宫博物院北院区为例，探讨“5G+北斗”通导融合技术在文博领域的应用方案。构建覆盖“出库—在途—入库”全流程的智能管控体系，实现动态厘米级定位、环境参数实时感知与秒级告警联动，有效降低文物运输环节的损伤风险。同时，从智慧保护、智慧管理、智慧服务、智慧决策四大维度，搭建基于高精度时空能力的业务支撑体系，推动博物馆运营从数字化向智能化、从静态管理向动态调控、从单点应用向全域协同的范式升级。
为了解决低轨卫星（LEO）在广域网络中由较长传播时延和较大动态抖动造成传统的时间敏感网络（TSN）微秒级调度无法正常工作问题，提出一种端到端低轨星地融合TSN架构以及面向高时延抖动星地TSN网关（ST-GW）。该架构在控制面上实现5G非地面网络（NTN）与TSN协议栈的深度融合；在数据面上使用大缓存进行时延补偿，同时采用宏周期排队转发（MCQF）方式。OM-NeT++仿真结果表明，ST-GW可以很好地应对星地链路上时延变化，在长传播时延情况下使端到端抖动小于1μs，满足广域确定性通信要求。
针对全球导航卫星系统（GNSS）面临的严峻干扰威胁的问题，构建了空天地协同的GNSS干扰监测与溯源体系。面向压制、欺骗及非人为等干扰类型，部署天基、空基、地基和泛在感知多层节点，设计从感知到溯源的一体化工作流。通过多尺度数据融合与协同处理、多维特征AI精准识别、机动平台抵近精确溯源三大核心技术，实现从广域普查到街区级精查的多尺度弹性覆盖。该机制弥补了单一监测手段的覆盖度、实时性、精准度的短板，成为韧性PNT体系的关键支撑。
针对北斗短报文等窄带卫星通信单次传输容量受限与多模态数据传输需求之间的矛盾，提出一种融合传统参数化建模与轻量级神经网络重建的超低码率语音压缩算法，编码端采用线性预测编码参数化建模提取声道特征，通过残差矢量量化实现极低码率压缩；在解码端利用轻量级ConvNeXt神经网络完成语音重建。结合面向窄带卫星信道的智能分片与可靠传输机制，实现语音数据在窄带高时延信道下的可靠投递与有序重组，传输中有效保持语音可懂度和感知质量。该方案为窄带卫星多模态通信提供可行技术路径，拓展北斗短报文在应急通信、智慧海洋等场景的应用边界。
针对城市超低空物流场景下数字孪生全域感知不足、虚实同步滞后等问题，聚焦航线盲区与突发障碍响应，构建数字孪生智能决策技术体系，搭建几何—物理—规则三元耦合数字孪生底座，建立四维时空冲突检测模型，设计双层路径重规划策略并引入盲区暴露时间指标。理论仿真与数值算例结果表明，该体系在楼群盲区可实现理想条件下的冲突完全规避，显著提升避障路径的平滑性，并降低能耗，突破传统数字孪生应用局限，为数字孪生在低空经济规模化应用提供技术支撑。
随着低空经济的快速发展，低空飞行活动日益频繁，飞行环境的风险评估成为保障其安全高效的关键。构建了多维度风险量化模型，解决多维度风险要素复杂、动态性强且缺乏统一量化标准的问题。通过整合地面、空中及综合风险数据，设计科学的风险指标体系，提出动态权重分配策略与风险量化计算方法，构建“地面—空中—综合”三维评估框架。在某市的实证研究结果显示，该模型可精准识别高风险区域、动态响应环境变化，风险等级划分精度较高。
分析了车联网产业的整体趋势，即政策驱动下高质量发展车联网是交通强国建设的重要支撑。差异化场景对移动通信技术提出多样化需求，为运营商在5G-A网络演进中带来新机遇。研究进一步量化了不同业务场景的通信性能需求，指出当前5G网络在覆盖、时延、确定性能力等方面仍存在差距，并提出“智享上行”、uRLLC等技术优化建议，为车联网网络部署提供参考。
设计并实现了一种集成边缘计算能力的AI智算WLAN架构。该架构在无线接入控制器中深度融合了算力为6~30TOPS的神经网络处理单元加速模块，通过异构计算框架实现视频流处理任务的硬件卸载。系统采用改进的三帧差分法进行运动目标检测，并集成YOLOv5s-INT8轻量化模型实现多模态分析。通过协议栈优化与智能流量调度，构建了扁平化的二层网络拓扑。实验结果表明，在智慧园区等高密度场景下，本系统可实现平均响应延迟≤150ms，带宽占用降低65.8%，存储需求减少90%，并显著降低部署空间与运维成本。
针对智能手机远程访问控制智能家居设备存在的时延高、隐私泄露及场景受限等问题，提出一种基于5G核心网的固移融合连接技术方案。通过引入数字身份ID实现无SIM卡家庭网关安全接入5G核心网，并结合5GLAN技术与5G专网智能分流技术构建起广域虚拟局域网，同时采用IPSec+VxLAN双隧道架构优化传输效率。该方案在某省联通实验室完成了试点验证，结果表明该技术能有效突破网络边界限制，为智能家居应用提供安全、低时延、广覆盖的远程连接解决方案，具备规模化商用推广价值。
内生安全作为未来安全架构下的网元安全新手段，可以实现风险预防、入侵发现、事件响应和系统恢复等功能。这种全新的防护机制不仅能够提升网络的整体安全性，还能形成内外兼容、纵深防御的统一安全防护机制。对5G核心网内生安全技术进行研究探索，为5G核心网提供了一种有效的安全防护手段，确保5G网络的稳定运行和数据安全。
随着云网融合深度推进，政企客户对国际互联网访问质量提出了更高要求。针对传统IP承载网在国际出口带宽及资源分布上存在的瓶颈问题，提出了两网协同的资源优化整合方案。通过深入整合2张网络的互联网资源，打破网络资源壁垒，破解资源利用低效难题，充分发挥网络架构的互补优势，补齐IP承载网国际出口能力短板。实践结果证明，该方案具备较高的可行性，能够显著提升国际互联网访问体验。
针对车联网业务多样性、环境复杂性、时延强制性等特点，提出5G车联网端边云分布式协同系统架构，该架构支持多层级异构边缘计算能力灵活调度和智能编排，实现全方位点与面交通域环境协同感知和跨层级业务联动。基于该架构研发路侧多接入边缘计算单元（RS-MEC），并实现网络高可用和应用高可用能力，通过端边云协同实现跨路口目标追踪业务应用。
随着新型电力系统的建设，变电站运维工作难度变大。对于站内二次及通信机房，现有方案无法直观地对机房内机柜中的各种设备进行视频巡视，更无法采用人工智能视觉识别技术实现智能化运维。针对此问题进行了深入分析，提出机房远程智能巡检系统的整体架构、硬件组成、软件应用功能等，并分析智能门锁与自动开关门、机柜与挂轨机器人的自主导航和定点定位等关键性技术，通过远程控制、智能机柜系统、智能门锁系统、智能巡检机器人、云算法平台等方式实现机房内设备的高效、智能、安全管理，大幅提升机房管理的智能化水平。
结合实际数据中心项目案例，阐述预制装配式技术在项目建设中主要应用——预制装配式建筑和预制装配式空调管道。在建设管理中，充分调研装配式技术、BIM技术和管理特点，制订全面管理制度。在设计和施工阶段，严格把控关键环节，确保质量可靠，满足灵活使用功能需求；同时应用预制装配式技术实现了快速交付，产出了较好的综合经济效益。
