无人机低空管理平台通过多层架构协同运作，实现对无人机飞行状态的全面感知、高效传输、智能分析与精准管控，其架构可拆解为感知层、网络层、数据层和应用层四大核心模块。

感知层是无人机低空管理平台的数据采集“前端触角”，承担着精准捕捉无人机飞行信息的重任。该层整合了多类监测设备，包括低空雷达、光电跟踪仪、射频探测器等。低空雷达凭借远距离探测能力，可覆盖数十公里范围内的无人机目标，实时获取其位置、高度、速度等动态数据；光电跟踪仪通过高清摄像头与红外热成像技术，能清晰识别无人机的型号、外观及飞行轨迹，尤其适用于近距离精准定位；射频探测器则针对无人机与地面控制站之间的通信信号，通过捕捉特定频段的无线电波，实现对“黑飞”无人机的快速识别与溯源。多设备协同工作，形成“空天地”一体化的感知网络，确保无死角覆盖监控空域。

网络层作为数据传输的“高速公路”，负责将感知层采集的海量数据高效、稳定地传输至后端处理模块。考虑到监控场景的复杂性，该层采用“有线 无线”混合传输模式。在固定监控点位，通过光纤网络实现大容量、低延迟的数据传输，保障雷达、光电设备等高清数据的实时回传；在移动监控场景（如车载监控站），则依托5G/4G无线网络的高带宽与广覆盖优势，确保数据传输的连续性。同时，网络层还引入了边缘计算节点，对部分实时性要求高的数据（如无人机越界预警信息）进行本地预处理，减少数据传输量，降低后端服务器压力，进一步提升系统响应速度。

数据层是无人机低空管理平台的“智能大脑中枢”，承担着数据存储、分析与挖掘的核心功能。该层采用分布式存储架构，将感知层传输的结构化数据（如无人机位置坐标）与非结构化数据（如高清图像、视频流）分类存储，兼顾数据安全性与访问效率。在此基础上，通过多源数据融合技术，对来自不同设备的数据进行校准与关联分析——例如，将雷达探测的位置数据与光电跟踪仪捕捉的图像数据匹配，消除单一设备监测的误差，提升目标识别准确率。同时，数据层嵌入机器学习算法，通过对历史飞行数据的训练，构建无人机飞行行为模型，可自动识别异常飞行模式（如突然变速、偏离航线等），为后续预警与管控提供决策依据。

应用层作为无人机低空管理平台的“功能输出窗口”，将数据层的分析结果转化为具体的管理功能，服务于低空管理需求。核心应用包括飞行计划管理、实时监控调度、预警与应急处置三大模块。飞行计划管理模块支持用户在线申报无人机飞行航线，系统结合空域管制规则自动审核，生成合规飞行计划；实时监控调度模块通过可视化界面，将无人机飞行状态、空域占用情况等信息以地图标注、动态轨迹等形式直观呈现，方便管理人员实时掌握空域态势；预警与应急处置模块则基于数据层的异常识别结果，当无人机出现越界、违规飞行等情况时，自动触发声光报警，并推送处置建议（如启动光电设备跟踪、通知地面人员拦截等），实现对低空安全风险的快速响应。

无人机低空管理平台这套架构通过四层模块的无缝衔接，构建起“感知-传输-分析-应用”的闭环管理体系，不仅解决了低空无人机“看得见、辨得清、管得住”的核心问题，更为城市安防、交通管控、行业巡检等场景提供了高效的低空管理解决方案，助力低空经济安全、有序发展。