随着国内低空经济的快速发展，低空交通管理平台的建设已成为保障低空飞行安全的关键。无人机等低空航空器在物流、农业、环境监测和紧急救援等领域的广泛应用，使得低空交通管理面临前所未有的挑战。与传统空中交通管理相比，低空交通管理具有航空器数量庞大、飞行密度高和飞行路径复杂等特点，亟需高度自动化和智能化的解决方案。

传统空中交通管理系统主要依赖空中交通管制员的人工判断和经验进行冲突检测与处置，但在低空飞行环境中，这一模式已难以应对。低空航空器数量众多、交汇点密集且飞行高度较低，传统的人工干预方式效率低下且易受人为因素干扰。因此，低空交通管理平台必须依赖高度自动化和智能化的系统来实现实时冲突检测、风险评估和处置。

本研究旨在通过分析低空交通管理平台的安全保障技术，结合“朱雀”平台的案例，展示其在安全完整性开发方面的实践成果，为低空交通管理系统的进一步完善与安全性提升提供理论支持与技术指导。

1 低空交通管理平台与传统空中交通管理平台的对比

1.1 传统空中交通管理平台的运作模式

传统空中交通管理（Air Traffic Management，ATM）平台自20世纪中期以来一直是航空运输管理的核心，服务于民航和通用航空，涵盖高空和中低空的飞行管理。其运作模式主要包括飞行计划管理、雷达监视、冲突检测、路径优化和飞行指令发布等关键环节。

传统ATM平台依赖空中交通管制员（Air Traffic Controllers，ATCs），通过地面雷达系统和飞行计划数据追踪航空器动态。管制员负责实时监控航空器的位置、速度和飞行高度，并利用经验和判断识别与处理潜在冲突。然而，随着空中航班量的增加，特别是高密度空域的管理，管制员面临巨大压力，传统ATM模式的有效性和可靠性受到挑战。

1.2 低空交通管理平台的特点与创新

低空交通管理（LATM）相较于ATM面临更多挑战。低空飞行的航空器（如无人机）数量庞大、飞行密度高、路径复杂，且飞行环境动态变化迅速。因此，LATM平台需具备高度自动化与智能化，依赖系统算法和实时数据处理实现冲突检测与处置。

LATM平台核心在于高度自动化与智能化，集成高可靠性算法和独立航空器监视传感器，实时监控航空器飞行状态。通过算法预测并优化航路，自动进行冲突检测与避险。与传统ATM以人工干预为主的操作模式相比，LATM系统减少人为因素对飞行安全的影响，提高冲突处置效率。

LATM平台对实时数据处理依赖程度高，连接航空器、地面站和气象站等数据源，实时获取飞行数据、天气信息及关键环境因素。借助高速数据处理引擎和大数据分析技术实时分析数据，全面理解飞行环境。如此，LATM系统达到可极低延迟反应，及时调整飞行器航路，避免信息滞后引发的飞行风险。

与传统ATM平台依赖管制员经验判断不同，LATM平台风险评估更系统化、以数据驱动。基于模型的风险评估，实时计算每个低空飞行器风险等级，提供定制化避险路径。在低空交通管理中，算法不仅用于冲突检测，还涵盖复杂飞行环境多维度风险预测，提升冲突检测与处置效率和准确性，为低空飞行提供更安全保障。

1.3 冲突风险评估与处置方式的转变

ATM平台中，冲突风险评估和处置主要依赖空中交通管制员。但随着航空器数量增多，人工干预模式的效率瓶颈和局限性逐渐显现，LATM平台在冲突风险评估和处置方式上发生了显著性转变。

这一转变首先体现在从管制员主导向系统自动执行的模式变化。传统ATM平台依靠管制员人工监控和预警，而LATM平台借助自动化技术，使低空航空器的自主飞行系统能够依据飞行路径、空域条件及其他飞行器动态自动调整航线，实时响应并处理潜在冲突，减少延迟和误差。

此外，低空空域尤其是城市空域和无人机混合飞行操作区的高飞行密度，使得人工管理难以应对。LATM平台必须全面自动化，依靠强大计算能力快速识别并实时处置冲突，适应复杂空域环境。在此过程中，系统在冲突管理中的角色也发生转变，不再只是辅助工具，而是承担更大安全责任。过去飞行安全最终责任在管制员，而在LATM平台中，冲突检测与处置责任转向系统本身，因此系统需具备高度可靠性，确保稳定运行并有效应对冲突风险。同时通过严格安全保障机制防止因系统故障或算法错误引发事故。

综上所述，相较于传统ATM系统，LATM平台在冲突风险评估与处置方面实现自动化和智能化，显著提升了管理效率和准确性，为低空飞行安全提供了有力保障。

2 低空交通管理平台的安全功能分析

低空交通管理平台的安全功能是确保低空航空器在复杂环境中安全运行的核心要素。随着低空航空器数量的激增和飞行场景的多样化，平台需要具备多层次、多维度的安全防护功能，涵盖战略级、预战术级、战术级以及特定飞行场景下的预警与处置功能。这些功能不仅需要满足实时性和高效性的要求，还需具备高度的自动化和智能化能力，以应对低空飞行环境中的动态变化和潜在风险。

2.1 战略级冲突规避

战略级冲突规避是低空交通管理平台的基础安全功能。其核心是通过系统化设计与管理，在空域规划阶段合理分配空域资源、优化飞行路径，从而最大限度减少潜在冲突，保障航空器安全高效运行。

飞行高度分层是战略级冲突规避的重要手段。系统根据航空器性能、任务需求及空域环境，将不同航空器分配至不同高度层。例如，固定翼和旋翼无人机因飞行特性差异被分配至不同高度区间，这既减少交叉冲突，又优化空域利用率。同时，高度分层还需考虑气象、地形和空域限制等因素，以确保科学性和实用性。

航路规划同样是战略级冲突规避的关键环节。系统整合起降场位置、限飞区域、地面建筑物分布及空域使用限制等多维信息，为航空器规划最优飞行路径。在此过程中，冲突风险辨识技术通过模拟飞行路径和预测潜在冲突点，在航路规划阶段识别并规避高风险区域。例如，在城市低空飞行航路中，优先避开高层建筑密集区和人口稠密区，降低碰撞风险和对地面安全的威胁。

2.2 预战术级冲突预警与处置

预战术级冲突预警与处置功能主要在飞行计划阶段发挥作用，通过对飞行计划和航线冲突的风险评估，确保在飞行任务执行前规避实际飞行的安全冲突风险。这一阶段的核心任务是在飞行任务提交后，通过系统化的风险评估和调整机制，最大限度地降低潜在冲突的发生概率。

在飞行任务提交后，系统会利用风险评估模型对飞行计划进行全面分析。该模型综合考虑航空器性能、空域容量、气象条件以及历史飞行数据等多维度信息，评估本飞行计划与其他风险计划中可能存在的冲突风险。例如，系统会分析航空器的飞行路径是否与其他已规划任务存在交叉点，以及是否存在进入限飞区域的风险。在风险确认后，系统会生成调整建议，如修改飞行高度、调整飞行速度、时间或重新规划路径，以确保飞行任务的安全性。

在飞行任务执行过程中，由于气象变化、空域临时限制或其他突发情况，可能需要对飞行航线进行调整。此时，系统会实时评估调整后的航线是否存在冲突风险。例如，当某架航空器因天气原因需要绕飞时，系统会重新计算其飞行路径，并评估与其他航空器的安全间隔。只有在确认调整后的航线安全后，系统才会执行调整指令，从而避免因航线变更引发的潜在冲突。

2.3 战术级冲突预警与处置

航空器飞行航迹预测是此过程中的关键环节。系统融合高精度传感器数据、航空器性能参数、计划航线及环境信息（如风速、风向），实时预测航空器未来飞行路径，并识别潜在的交叉点或接近点，为航空器提供充分的反应时间以规避冲突。

在此基础上，系统根据实时飞行数据、气象条件及通信导航能力，动态调整航空器安全间隔，以适应不同飞行条件和应对突发情况。例如，在卫星信号弱、定位精度下降时，系统会适当增大安全间隔以确保飞行安全，并持续优化安全间隔管理以适应航空器的速度、航向和高度变化。

对于短期冲突，如两架航空器在接近点同时改变高度或航向，系统能迅速识别冲突态势，并生成解脱指令（如指示一架航空器爬升或下降，另一架悬停），实现毫秒级响应，有效规避碰撞。对于中期冲突（几分钟内可能发生的冲突），系统则通过告警和自动处置机制，提前调整航空器航向或速度，确保安全间隔保持在可接受范围内，进一步提升低空交通管理的自动化水平。

2.4 安全高度、航线、高度偏离预警与处置

该功能确保航空器严格遵循预定航线和安全高度，并在接近或侵入禁区、危险区等特殊区域时提供预警与自动处置，防止因航线或高度偏离引发安全隐患。系统通过实时监测航空器位置，预测其是否可能接近或侵入受限空域（如军事禁飞区），提前发出警告，同时自动调整航线以规避风险。对于飞行高度，系统实时监控，发现异常即发出警告并调整高度，避免因操作失误或设备故障导致的安全问题，尤其在复杂气象条件下，有效降低碰撞风险。  

此外，系统比对实际航迹与预定航迹，实时监测偏离情况，并在必要时自动调整航向，确保任务按计划执行。例如，在无人机物流配送中，该功能可实时修正航迹，提高飞行精度并减少安全隐患。为进一步提升安全性，系统设定最低安全高度，低于该高度时自动发出警告并调整飞行高度。例如，在城市低空飞行场景中，该机制可有效防止航空器与建筑物碰撞，确保安全飞行。  

综合来看，该功能通过实时监测与自动处置，提高航线遵循性和高度管理能力，有效降低低空飞行的安全风险。

2.5 起降安全风险预警

起降是飞行任务中风险较高的环节，系统通过实时监测与自动调整机制确保起降过程的安全性。其中，进近航道偏离监视是关键功能之一。系统实时监测航空器的进近航道，当发现偏离时，立即生成调整指令，确保航空器回到正确航道。例如，在无人机起降场景中，系统可实时监测无人机的进近路径，确保其按照预定航道完成起降任务，从而有效防止因航道偏离导致的事故。

此外，系统还监测航空器降落起降平台与预定平台的一致性，确保航空器在正确位置完成起降。例如，在无人机物流配送场景中，系统可实时检测降落位置，确保无人机降落在指定平台，从而提高任务执行的准确性，减少因降落错误引发的安全隐患。通过这些智能监测和自动处置机制，系统能够有效降低起降过程中的安全风险，保障航空器的稳定运行。

2.6 安全分析方法

为确保低空交通管理平台的安全功能有效实现，系统采用多种系统性分析方法对潜在风险进行辨识和评估。这些方法包括危险与可操作性分析（HAZOP）、故障树分析（FTA）、故障模式与影响分析（FMEA）以及任务分解法。

1）HAZOP方法：通过引导词（如“无” “多”“少”）逐项分析系统功能，辨识可能的功能偏离及其风险。例如，在飞行路径规划分析中，HAZOP 可识别“路径规划错误”可能导致的安全隐患，并制定控制措施，从而全面提升系统的风险识别能力。

2）FTA方法： 采用故障树分析系统故障的根本原因及影响。例如，在航空器冲突检测分析中，FTA 可识别传感器故障、算法错误等关键风险因素，并制定改进措施，从源头上消除潜在风险。

3）FMEA方法：从故障模式角度出发，分析其对系统功能的影响。例如，在通信导航功能评估中，FMEA 可识别通信中断、导航信号丢失等故障模式，并评估其对飞行安全的影响。结合 FTA 方法，确保风险分析的全面性与准确性。

4）任务分解法：通过将复杂系统任务拆解为多个子任务，逐一分析其安全性与可靠性。例如，在低空交通管理平台分析中，可将系统分解为“飞行计划管理、冲突检测、路径优化等模块，并分别评估其安全性，确保整体系统功能协调稳定。

通过以上系统性分析方法，低空交通管理平台能够全面辨识和评估潜在风险，制定有效的安全保障措施，确保平台在复杂飞行环境中的安全运行。

3 以无人机战术级冲突检测和处置为例的安全功能设计

3.1 无人机飞行冲突特征分析

低空飞行环境具有天然的复杂性，飞行冲突的产生方式与传统航空领域存在明显差异。从空间结构上看，低空区域不仅包含建筑物、高压线缆等固定障碍物，还涉及复杂气象扰动及电磁干扰源，且时常受到突发天气变化和电磁信号干扰的双重影响，使得传统的民航冲突预测策略难以奏效。随着消费级无人机保有量指数级增长，并且现行法规框架下大部分无人机运行高度集中在120 m以下空层，这种高度压缩的垂直分布特征显著增加了三维空间内飞行轨迹交叉概率。研究表明，当空中航空器过于密集时，平缓增长的数量下，冲突概率将呈非线性激增，这种现象在低空管理中尤为突出。

3.2 基于动态PAZ与网格化分层的低空冲突检测算法

3.2.1 算法概述  

本算法提出一种自适应动态保护区（Protected Airspace Zone，PAZ）与分层网格化检测融合的冲突管理框架，通过实时量化无人机运动不确定性，结合空域网格化分区技术，实现低空复杂场景下的高效冲突预警与智能决策。其核心在于将传统几何冲突检测模型与空域资源分配机制结合，通过网格预筛—趋势分析—冲突验证三级递进逻辑，显著降低计算冗余，同时确保对突发机动与通信异常场景的鲁棒性。算法流程如图1所示。

3.2.2 关键步骤与模型设计

1）PAZ建模

PAZ是指无人机在特定时间段内可能占据的三维空间区域，如图2所示。其范围由多个因素共同决定，包括无人机的飞行状态、飞行器性能以及系统响应延迟等。PAZ 的设计旨在为无人机提供一个安全缓冲区，以避免潜在的碰撞风险。

在正常飞行状态下，PAZ的大小由无人机的最大速度、系统延迟和减速能力等因素决定。水平 PAZ 半径需涵盖系统延迟与计算时间内的飞行距离、紧急情况下的减速距离，以及额外的安全冗余。当无人机失联时，PAZ 半径会进一步扩大，以考虑失联时间内可能的飞行距离，失联时间越长，半径越大。  

竖直 PAZ 高度由无人机的上升和下降速度、系统延迟和减速能力决定，涵盖系统延迟与计算时间内的高度变化、紧急减速所需距离及额外冗余高度。当无人机失联时，PAZ 高度也会扩大，以考虑失联时间内的高度变化，特别是在重力影响下，下降速度可能加快，因此需要足够的安全裕度，以确保通信中断情况下的飞行安全。

2）空域网格化分区

系统采用三维蜂窝网格划分空域，并建立动态索引机制。无人机坐标被映射至网格单元，通过扫描目标无人机及其相邻网格，快速锁定潜在冲突目标。随着无人机位置变化，网格索引表实时更新，确保高效检索。这种方法降低了计算复杂度，提高了系统的实时性和响应速度。

3）分层检测逻辑

分层检测逻辑包括3个层次的检测机制，逐步筛选潜在冲突目标，具体方法如下。

一级筛选（运动趋势预判）：通过计算相对运动趋势参数，快速判断无人机之间是否存在潜在冲突。这一阶段主要基于点积运算，能够高效地过滤掉约 70% 的非冲突目标，显著降低后续检测的计算负担。

二级验证（垂直冲突检测）：预测未来一段时间内的高度轨迹，检测是否存在垂直方向的冲突。通过以固定步长预测无人机的高度变化，可以提前发现可能的垂直冲突，并及时向下一层级预测发出预警。

三级验证（水平冲突检测）：基于地理模型计算水平投影距离，判断是否存在水平方向的冲突。通过精确计算无人机之间的水平距离，可以进一步确认是否存在实际的冲突风险。

4）分级响应策略

根据冲突的紧急程度，系统采取不同的响应措施。

预警级：提供可视化提示，建议人工监控，提醒操作员注意潜在冲突。

强制悬停级：当预测冲突时间小于6 s或无人机失联超过6 s，系统通过通信协议下发紧急悬停指令，确保无人机在紧急情况下迅速停止飞行，避免碰撞事故。

3.2.3 架构组成与功能

整体架构如图3所示。

1）数据采集层

负责接入和预处理多源数据，支持多种通信协议（如 MQTT），接入无人机状态、飞行区域及心跳信号等数据。通过三维网格化预处理，建立稀疏空间索引，提高数据处理效率。利用循环冗余校验（CRC32）和时间戳校验确保数据完整性，隔离异常数据并触发动态保护区扩展。

2）冲突检测引擎

系统核心包含动态保护区生成器和分层检测核心。动态保护区生成器实时计算无人机安全包络，考虑正常和失联状态。分层检测核心通过运动趋势预判、垂直和水平冲突检测，筛选潜在冲突目标。并行计算框架基于线程池实现多无人机并发检测，保证系统实时性和高效性。

3）决策执行层

根据冲突紧急程度采取响应措施。分级响应策略确保系统合理决策。指令分发机制通过可靠通信协议发布控制指令，确保指令准确传达。

3.3 实际飞行验证与效能分析

3.3.1 实验场景与参数设置

本实验使用自研无人机飞行仿真器和大疆 M3TD 无人机融合飞行进行实际测试，以验证低空冲突检测算法的有效性和可靠性。实验在“朱雀”空管平台上开展，飞行高度范围为 0～500 m，水平最大速度 15 m/s，竖直最大速度分别为上升8 m/s和下降6 m/s。无人机通过 MQTT 协议传输 OSD 实时数据流，数据更新频率为 2 Hz，包含经纬度、高度、速度及姿态角等关键飞行信息。

实验模拟了垂直冲突、水平冲突和通信失联等复杂飞行场景，并对动态保护区、网格分区等机制进行验证。

3.3.2 实验测试用例  

本实验旨在全面验证低空冲突检测算法的功能和性能，确保其在各种场景下能够准确检测和处理潜在的冲突。实验场景涵盖了初始化网格数据加载、动态保护区计算、网格分区计算、运动趋势判断、垂直方向冲突检测、水平方向冲突检测、失联状态判断以及报警与悬停验证等。通过设计90个测试用例，全面覆盖了算法涉及的所有场景。

测试用例分为以下几类。

动态保护区计算：配置单个或多个航空器，计算正常情况下的水平和垂直方向的安全保护区大小，以及失联情况下动态保护区的扩展过程。

网格分区计算：初始化网格中配置单个或多个航空器，确保其三维索引显示正确。

运动趋势判断：通过计算相对运动方向的积点，判断当前航空器A和邻近航空器B是否存在潜在冲突。

垂直方向冲突检测：计算两个飞行器在竖直方向上的相对距离，判断是否存在潜在冲突。

水平方向冲突检测：采用预测周期内的冲突检测方法，计算两个飞行器在水平方向上的相对距离，判断是否为最终冲突。

失联状态判断：通过定义航空器为失联状态，监测其状态信息数据，确认是否为失联状态，并观察其动态保护区的变化趋势。

报警与悬停验证：验证当最终识别为冲突时，系统在不同响应层级是否会采取相应处理措施，如界面预警或悬停。

3.3.3 分析与结论

通过实际飞行验证和效能分析，展示了所提出的低空冲突检测算法在多种典型场景下的有效性和可靠性。实验结果表明如下。

动态保护区计算：系统能准确计算安全保护区，并在失联时动态扩展，确保安全距离。

网格分区计算：正确显示航空器的三维索引信息，确保定位准确，无异常报警。

运动趋势判断：能精准识别相对运动趋势，判断潜在冲突。

垂直方向冲突检测：系统能够准确计算航空器在垂直方向上的相对距离，判断是否存在潜在冲突。通过多个用例的测试，系统在不同高度和速度条件下均能正确判断，确保冲突检测的准确性。

水平方向冲突检测：系统能够准确计算航空器在水平方向上的相对距离，判断是否存在潜在冲突。通过多个用例的测试，系统在不同坐标和速度条件下均能正确判断。

失联状态判断：系统能够通过时间戳更新情况准确判断航空器是否失联，并在失联时间超过设定阈值时发送报警通知，确保及时处理潜在风险。

报警与悬停验证：当最终识别为冲突时，系统在不同响应层级均会采取相应处理措施，如界面预警或悬停，确保系统的安全性和可靠性。

通蒙特卡洛实验1 000次冲突测试，检测成功率100%，漏报率0%。网格化空间分区将检测时间复杂度从O(n²)降至O(n)，有效提升多架无人机的并发处理能力。结果表明，该算法在低空无人机密集飞行场景下具备良好的实时性和可靠性。

4 基于DO-278A标准的低空交通管理平台安全完整性开发

4.1 DO-278A标准概述

《通信、导航、监视与空中交通管理系统软件完整性保障指南》（DO-278A）是由航空无线电技术委员会（RTCA）制定的国际标准，旨在为空管系统（CNS/ATM）及地面关键软件的开发提供全生命周期安全保障框架。作为航空电子领域的安全完整性基准，该标准通过结构化流程控制与严格验证方法，确保系统在复杂运行环境下的功能可靠性与失效容忍能力。在低空交通管理领域，该标准被广泛应用于无人机交通管理（UTM）系统的开发，特别是涉及实时决策与多机协同的场景。

4.2 安全完整性等级与AL等级

安全完整性等级（Safety Integrity Level， SIL） 是 IEC 61508 标准中定义的功能安全指标，用于量化系统对危险失效的容忍能力；软件保证等级（Assurance Level，AL）是DO-278A 航空适航标准中针对地面系统软件安全性的分类，基于失效后果的严重性划分等级。其中SIL和AL等级对应参考如表1所示（注：基于方法论相似性的非官方参考对应表）。

“朱雀”低空交通管理平台同时满足 DO-278A AL3标准等级和IEC 61508 SIL2标准等级的双重要求，具体设计规范如下。  

1）需求完整性：建立安全需求与系统设计间的双向可追溯性，确保所有关键功能。

2）需求过程可控性：定义从需求分析、设计实现到验证测试的闭环开发流程，避免安全关键功能的设计偏差。

3）失效可追溯：通过失效模式与影响分析（FMEA），识别潜在危险源（如通信中断和定位漂移）并制定缓解措施。

4.3 “朱雀”平台开发流程与安全评估

4.3.1 “朱雀”低空交通管理平台开发流程

“朱雀”低空交通管理平台的开发严格遵循DO-278A标准的安全生命周期模型，采用V型开发流程，涵盖需求分析、架构设计、开发与测试及部署优化。  

1）需求分析

明确平台功能需求，包括空域管理、任务计划、空中交通管理、航空气象、安全告警等核心及安全关键功能。构建需求追踪矩阵（Requirement Traceability Matrix，RTM），确保后续设计与测试全覆盖。

2）分层架构设计

物理架构：运行管理平台（中心节点）与运营级应用服务（边缘节点）组成分布式架构，通过 MQTT/HTTP 协议实现数据同步。中心节点采用高可用集群，边缘节点支持轻量化容器部署。

逻辑架构：数据层通过数据库存储飞行记录、空域信息等数据；服务层对应核心功能模块，如飞行计划管理模块、冲突检测模块等；应用层采用前端架构，显示空域图层、飞行视频与告警面板等。

3）开发与集成测试

开发阶段按照功能模块进行迭代实现，各子系统分别开发并进行单元测试，以保证系统稳定性。随后进行集成测试，验证不同模块间的数据交互，并通过仿真器对无人机飞行状态进行模拟测试，以确保算法的适用性。

4）运行部署与持续优化

完成开发和测试后，在试点区域进行部署与运行，收集用户反馈，优化系统性能。例如，对飞行计划审批流程进行优化、增强空域态势监控精度、增强AI识别能力等，以提升整体系统效能。

4.3.2 安全相关系统测试流程

为保证低空交通管理平台评估系统性和科学性，本研究结合白盒测试和系统测试方法，制定安全评估流程，以系统性、可复现性和可量化性为原则，确保冲突检测模块在复杂环境中的可靠性和安全性。

1）制定测试计划：明确测试目标、方法和范围，制定详细计划，包括白盒测试（静态代码分析、安全单元测试、代码漏洞挖掘）和系统测试（渗透测试、冲突检测测试、通信中断测试、接口安全性测试）。

2）执行白盒测试：针对系统代码和内部逻辑，确保算法安全性和数据完整性。使用ReportGenerator工具进行静态代码扫描和人工代码审查，重点关注动态保护区计算、冲突检测算法、数据加密传输等关键模块。通过单元测试对冲突检测、包络计算等进行边界值测试，防止非法输入导致异常，并检查数据传输安全性。

3）执行系统测试：在集成环境下进行冲突检测测试、通信安全性测试和接口安全性测试。

4）分析评估结果：测试完成后，收集数据并归纳结果，对系统安全性进行定量分析，针对发现的安全问题进行优化，最终达到安全指标。

4.3.3 安全保障流程

评估流程依据符合DO-278A（航空系统软件标准）和IEC 61508（功能安全标准）。

1）文档审查

提交需求文件、设计文件及测试报告等，验证全链路一致性。 

2）风险评估

依据 DO-278A，采用FMEA，评估潜在故障对无人机安全的影响。依据 IEC 61508，进行SIL评估，确保系统符合 Sw SIL 2 级别要求。

3）现场测试

进行冲突检测（识别潜在碰撞），动态保护区计算（安全包络计算），通信异常处理（失联悬停、数据加密）等。

4）符合性评估

分析测试数据，评估是否满足 DO-278A 和 IEC 61508 要求。修复问题项，确保无关键安全漏洞。生成评估报告，记录符合性结论。

5 结论

本研究进行了安全保障技术在国内低空空域管理调度指挥系统中的尝试和探索，通过结合RTCA DO-278A和IEC 61508等安全标准，确保了系统在生命周期各阶段的安全性。未来，随着技术的不断进步，系统的安全性和稳定性将得到进一步提升，从而为低空航空器的安全运行提供强有力的保障。