全球导航卫星系统（GNSS）已成为隐形基础设施。智能手机、车辆、物流系统、应急服务及关键基础设施日益依赖于随时可用的可靠卫星定位服务。
这一假设正面临越来越多的挑战。GNSS信号抵达地球时已极其微弱，干扰可导致接收机无法获取有效信号，而欺骗则可能使其计算出错误位置。此外，在室内、集装箱内部以及密集城市建筑群中，卫星可见性也常受限。
此类风险已非理论推测。2025年，欧洲航空安全局与国际航空运输协会（IATA）报告称，欧洲、中东与非洲地区GNSS干扰事件持续上升。IATA数据显示，2021至2024年间GPS信号丢失事件激增220%。2024年4月，两架芬兰航空航班因机场GPS依赖型进近系统受干扰而无法在爱沙尼亚塔尔图降落，芬航随后暂停该航线，直至启用非GPS进近程序。波罗的海海事当局亦报告船舶所受干扰频率上升。
位置信息如今已成为工业物联网、物流及自主设备的关键输入参数，一旦定位失效，可能导致运营中断或安全事故。解决方案并非取代GNSS，而是停止将其视为唯一定位层。
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将蜂窝网络转化为定位基础设施
一种切实可行的替代方案已广泛存在：蜂窝网络。现代网络可生成独立于卫星的无线电测量数据以确定位置，同时提供地理分布广泛的基站、受管频谱、网络授时及面向数十亿设备的认证连接能力。这些资源使无线运营商具备为GNSS提供实用陆基备份层的能力。
标准化的4G与5G定位信号可通过多个基站的时序与几何关系计算位置，无需依赖GPS或伽利略系统。由于陆基网络采用不同发射源、频段与信号路径，其可有效增强对抗卫星导航故障的多样性冗余。
运营商仍需启用定位信号、维护精确的基站信息，并向终端设备开放测量或辅助数据。但最困难且昂贵的部分——广域无线电网络部署——早已完成。
对电池供电的物联网设备而言，蜂窝定位同样具有吸引力。例如，一个追踪器可能需连续运行数年，仅周期性定位托盘、拖车或集装箱。激活GNSS接收机往往带来显著功耗负担，而蜂窝定位则提供了另一条路径：设备本就处于网络连接状态。
从4G定位迈向6G感知
4G时代是重要里程碑，LTE标准首次定义了专用定位参考信号及多基站独立定位方法，摆脱对GNSS的依赖。后续版本进一步完善功能，并将定位能力拓展至低复杂度、低功耗设备。
5G在此基础上大幅扩展：新增下行与上行定位信号、往返时间测量及基于角度的定位方法。更宽频带、大规模天线阵列与波束赋形技术，使网络可在工厂、城市、高速公路及其他GNSS性能不佳的环境中提取更多定位信息。
5G-Advanced持续推进演进，提升精度、延迟、完整性及低功耗性能，并引入邻近设备间直连（Sidelink）定位等新能力。与此同时，3GPP正深化AI、机器学习及通感一体化（Integrated Sensing and Communication）研究。需注意的是：定位旨在确定联网设备的位置，而感知则使无线基础设施能通过解析周围无线电环境来探测运动或物体。
随着行业迈向6G，通信、定位与感知将被统一设计。AI有望动态融合陆基蜂窝、非地面网络（NTN）、GNSS及本地传感器数据，依据具体环境与应用场景智能选择最优组合。最终，网络将不仅定位参与设备，更能持续更新并理解其物理周边环境的全局状态。
通过NTN扩展备份层
非地面网络（NTN）将该模型延伸至传统基站覆盖范围之外。卫星与高空平台可将标准化蜂窝连接延伸至海洋、偏远交通走廊及人口稀疏区域。
设备可在多个基站可见时使用陆基定位，离开陆基覆盖后自动切换至NTN测量。
NTN并非完全免疫干扰——其仍依赖空间发射信号。其核心价值在于多样性：不同星座、轨道高度、载波频率与波形设计，极大降低了单一故障同时影响GNSS、陆基蜂窝与NTN的可能性。
将定位引擎迁移至边缘端
计算发生的位置同样关键。传统架构常将设备测量数据上传至云端处理；而如今，定位引擎可直接部署于终端设备，利用蜂窝测量实现本地化定位。
本地处理可降低延迟与网络流量，同时赋予制造商与企业更强的敏感位置数据控制权。即使云连接延迟或中断，设备仍可持续运行。机器学习可有效解读多径反射、动态网络条件及室内外无线电环境的剧烈差异，相较静态传播模型更具适应性。
韧性需依赖多层协同
GNSS仍将不可或缺，但对定位失效零容忍的应用必须叠加额外层级。一套弹性系统可根据环境、精度与功耗需求，灵活组合GNSS、陆基蜂窝、NTN、直连链路及本地传感器。自动驾驶与半自动驾驶系统尤其需要这种连续性保障——它们必须在任一位置源失效时仍能准确判断自身位置。对应用而言，故障原因并不重要，关键在于能否无缝切换至另一可信备用源。
从导航迈向位置智能
发展趋势清晰可见：蜂窝网络正从通信基础设施演变为支持定位、感知与位置智能的综合平台。陆基网络、NTN、边缘计算及未来的6G将与GNSS形成日益互补的多层体系。大部分所需基础设施已然存在：无线运营商提供陆基基础，NTN则延伸韧性至常规覆盖之外。对于位置至关重要的任务级应用，问题已不再是GNSS是否表现良好，而是当它失效时，系统将如何应对。
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