无人机的大量涌现,对现有的空域格局带来了巨大挑战。为了对无人机运行进行有效地管理,切实有效的监管技术手段必不可少。因此,本文针对运行中无人机监管的关键技术展开了一系列的研究,包括无人机运行环境的构建、主被动监视数据的获取与融合以及危险预警算法。首先,在分析无人机运行环境组成要素的基础上,构建了包括空域环境、自然地形环境以及气象环境组成的无人机运行环境。其中,空域环境采用矢量数据结构进行描述,并研究了空域拓扑分析方法;采用栅格数据结构的数字高程模型(DEM)描述自然地形,为获得连续的地形数据,研究了高程数据快速插值方法;气象环境以全国气象雷达反射拼图为数据源,通过配准与投影变换,实现其在地理坐标系下的精细化应用。其次,针对如何获取无人机运行状态的监视数据的问题,研究了以ADS-B和无人机地面控制站为代表的无人机主被动监视数据的获取方法。为获得无人机准确的飞行状态及连续稳定的运行航迹,考虑到两组监视数据之间具有异步传输的特点,采用凸组合融合算法对两组数据进行融合,获得无人机的融合航迹,提升了对无人机运行状态监视的可靠程度。接着,在无人机运行环境数据及运行监视数据的支持下,针对无人机在运行过程中可能遭遇的危险,研究了危险预警探测方法,包括空域运行预警、近地预警、危险天气预警以及飞行冲突预警,并针对飞行冲突,讨论了几种静态解脱策略。最终,基于NASA World Wind地理信息系统开发了无人机监管仿真平台,实现了对本文研究内容及方法的验证。