如何开发一款航班跟踪程序

 

北京时间 8 月 3 日零时 18 分，飞行航班信息平台 Flightradar24 发布推文称，佩洛西搭乘的 C-40C 专机（呼号 SPAR19）在台北降落时有 70.8 万人进行实时追踪，SPAR19 创下 Flightradar24 平台实时追踪人数最高纪录。

凌晨 4 时 21 分，Flightradar24 发布推文称，这架呼号为 SPAR19 的飞机从吉隆坡起飞到降落在台北期间，有 292 万用户追踪了至少其中一段飞行航程动态。飞机降落时，有 70.8 万人进行实时追踪。这两项数据都创下 Flightradar24 的最高纪录。Flightradar 24：实时追踪全球飞行航班

Flightradar 24 是一项全球航班跟踪服务，最初由瑞典航空爱好者创立，可以提供全球数千架飞机的实时信息。

Flightradar 24 可以实时跟踪来自全球 1200 多家航空公司的 180000 多个航班，往返于全球 4000 多个机场。可以在线跟踪当天飞行航班的飞行地图轨迹、飞机型号、出发地、目的地、海拔高度、飞行速度、经纬度、飞机雷达型号等信息。此外，多天以前的飞行航班信息也可以追踪到。

Flightradar24 提供的上述服务可在线使用，适用于 iOS 以及 Android 设备。用户如果想追踪某一航班的信息，可以直接登录 Flightradar24 官网（http://www.flightradar24.com/），输入航班信息或者点击地图中的航班，就可以追踪该航班飞行信息。

航班跟踪的工作原理

Flightradar24 结合了来自多个数据源的数据，包括 ADS-B、MLAT 和雷达数据。ADS-B、MLAT 和雷达数据与航空公司和机场的时刻表和航班状态数据汇总在一起，可以在 Flightradar24 官网（www.flightradar24.com）和应用程序（https://www.flightradar24.com/apps）中实现航班跟踪功能。

ADS-B 系统

Flightradar24 用于接收航班飞行信息的主要技术称为广播式自动相关监视系统。下图很好地解释了 ADS-B 技术。  

1、飞机从 GPS 导航源（卫星）获取其位置

2、飞机上的 ADS-B 应答器传输包含位置（以及更多内容）的信号

3、ADS-B 信号由连接到 Flightradar24 的接收器接收

4、接收器向 Flightradar24 发送数据

5、数据显示在 www.flightradar24.com 和 Flightradar24 应用程序中

ADS-B 是一项正在开发中的相对较新的技术，目前，它还很少被空中交通管制 (ATC) 使用。Flightradar 24 估计，大约 70% 的商用客机（欧洲 80%，美国 60%）配备了 ADS-B 应答器。对于通用航空来说，这个数字可能低于 20%。不过，配备 ADS-B 接收器的飞机的比例正在稳步增加， 逐渐成为全球大多数飞机的强制要求。在强制要求的情况下，ADS-B 将取代初级雷达，成为空中交通管制中心使用的主要监视方法。

Flightradar24 在全球拥有一个超过 2 万个 ADS-B 接收器的网络，这些接收器从带有 ADS-B 应答器的飞机接收飞行信息，并将这些信息发送到 Flightradar24 的服务器。由于使用的高频频率（1090 MHz），每个接收器的覆盖范围被限制在所有方向上大约 250-450 公里（150-250 英里），具体取决于位置。飞机飞行距离接收器越远，它必须飞得越高才能被接收器覆盖。因为距离的限制，使得 ADS-B 目前对海洋的覆盖变得非常困难。

在巡航高度（30,000 英尺以上），Flightradar24 覆盖了欧洲和美国的 100%（区域）。在加拿大、墨西哥、加勒比、委内瑞拉、哥伦比亚、厄瓜多尔、秘鲁、巴西、南非、俄罗斯、中东、巴基斯坦、印度、***、日本、泰国、马来西亚、印度尼西亚、澳大利亚、新西兰，ADS-B 的覆盖和范围也不错。在世界其他地区，ADS-B 的覆盖范围各不相同。Flightradar24 正在不断通过 FR24 接收器在世界各地增加覆盖范围。

MLAT

在一些覆盖多个 FR24 接收器的 地区，Flightradar24 还使用一种到达时间差 (TDOA) 的方法，借助多点定位 (MLAT) 计算未配备 ADS-B 的飞机的位置。通过测量从使用老式

ModeS 应答器的飞机接收信号所需的时间，就可以计算出这些飞机的位置。需要 4 个或更多的 fr24 接收器，接收来自同一架飞机的信号，才能使 MLAT 工作。MLAT 的覆盖范围只能在大约 3,000-10,000 英尺以上实现，因为随着高度的增加，四个或更多的接收器接收应答器信号的概率增加。

目前，欧洲和北美的大部分地区都被 3,000-10,000 英尺以上的 MLAT 覆盖。墨西哥、巴西、南非、印度、中国、日本、台湾、泰国、马来西亚、印度尼西亚、澳大利亚和新西兰也有一些 MLAT 覆盖。随着 Flightradar24 继续向网络添加新的接收器，更多地区将获得 MLAT 覆盖。

卫星

基于卫星的航班跟踪是 Flightradar24 寻求全球 ADS-B 覆盖的最新举措。配备 ADS-B 接收器的卫星从地面 ADS-B 网络覆盖区域之外的飞机收集数据，并将该数据发送到 Flightradar24 网络。Flightradar24 上可用的基于卫星的 ADS-B 数据来自多个供应商。由于提供数据的卫星数量及其位置是动态的，因此卫星覆盖范围也各不相同。通常，基于卫星的 ADS-B 增加了无法进行地面接收的海洋上空飞行的覆盖范围。只有配备 ADS-B 应答器的飞机才能通过卫星被跟踪。

估计

当一架飞机飞出覆盖范围时，如果航班目的地已知，Flightradar24 会持续估计飞机的位置长达 2 小时。对于没有已知目的地的飞机，位置估计可达 10 分钟。位置是根据许多不同的参数计算出来的，且在大多数情况下相当准确，但对于长途飞行来说，在最坏的情况下，位置可能会偏离约 100 公里 (55 英里)。在设置中有一个选项，可以设置多长时间你想看到估计的飞机在地图上。

如何开发一款航班跟踪程序

本教程将帮助大家使用 FlightRadar24（https://cesium.com/blog/2020/08/13/flightradar24/）收集到的雷达数据，构建自己的第一款 Cesium 应用程序，以可视化方式追踪从旧金山到哥本哈根的真实航班。

接下来，您将学习如何：

• 在 Web 上设置并部署 Cesium 应用

• 添加全球 3D 建筑物、地形与图像基础层

• 通过位置列表，准确显示飞机的持续行进情况

前期准备

我们将从 Cesium ion（用于流传输和 3D 内容托管的开放平台）获取全球卫星图像、3D 建筑与地形数据。

如果您还没有 Cesium ion 账户，请点击此处（https://cesium.com/ion/signup）免费注册。

在登录完成后：

转向 Access Tokens（https://cesium.com/ion/tokens）选项卡。

请注意默认令牌（https://cesium.com/ion/signin/tokens）旁的复制按钮，我们会在下一步操作中使用这个令牌。

Cesium ion 是一个用于流传输和 3D 内容托管的开放平台，您可以使用其中提供的全球精选数据创建自己的实际应用。  

1、设置 Cesium 应用

这里我们使用开源 JS 引擎 CesiumJS 创建自己的应用，同时使用在线 IDE Glitch 托管应用成果。

使用基础模板创建一个新的 Glitch 项目（https://glitch.com/edit/#!/remix/cesium-template）。

单击左侧面板中的 index.html，查看应用程序代码。

将 your_token_here 替换为我们从令牌页面处获取的访问令牌。

点击上方的 Show，再选择 Next to The Code 运行应用。  

到这里，index.html 中的代码会执行三项操作：

导入 CesiumJS 库。通过以下两行加载 JS 和 CSS 文件：

为场景添加一个 HTML 容器: 

•  

<div id="cesiumContainer">div>.

初始化查看器: 

•  

const viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer');

现在我们已经在浏览器中运行起最基础的 CesiumJS 应用程序，其中包含来自 Cesium ion 的全球卫星图像。

配置自动刷新

Glitch 会在每次代码更改时，自动刷新当前页面。您可以单击左上角的项目名称并取消相应勾选框，借此切换为不自动刷新： 

使用应用窗口上方的刷新按钮，即可重新运行当前应用： 

2、添加全球 3D 建筑物与地形

下面，我们在场景中添加一些全局图层。您的 Cesium ion 账户默认可以访问以下资产：

Cesium World Terrain（https://cesium.com/platform/cesium-ion/content/cesium-world-terrain/）——高分辨率地形，精度可达 1 米。

Cesium OSM Building（https://cesium.com/platform/cesium-ion/content/cesium-osm-buildings/）——由 OpenStreetMap 提供超过 3.5 亿座建筑物的数据。

Bing Maps Aerial Imagery——分辨率达 15 厘米的全球卫星影像。

到这里，您的应用已经用上 Bing Maps 层了。

1 在 index.html 中，使用以下代码替换掉您的 JS 代码，但请保留之前使用的访问令牌行。

// Keep your `Cesium.Ion.defaultAccessToken = 'your_token_here'` line from before here.
const viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer', {
terrainProvider: Cesium.createWor

ldTerrain()

});

2 通过单击和拖动来探索场景。手动时按住 CTRL 键可以调整相机角度。

请注意，放大时会加载更多高级细节，请根据实际准确性需求选择可视化比例。

这里我们使用的是 3D Tiles，一种能够将内容流传输至任意设备的开放标准。感兴趣的朋友请点击此处（https://cesium.com/docs/tutorials/ion-intro/）了解如何将自有数据转换为 3D Tiles。

3、可视化各单独样本

FlightRadar24 使用多种方法追踪空中交通，包括雷达信号。为简单起见，这里我们将雷达数据直接复制到应用程序当中。但大家之后也可以扩展相应代码以解析原始数据，甚至在样本从服务器传递至应用程序的过程中，对空中交通进行实时可视化。感兴趣的朋友可以点击此处（https://s3.amazonaws.com/cesiumjs/downloads/FlightRadar24_SFO_to_CPH_SK936.csv）下载航班原始数据。

1 添加以下代码，即可对场景中的单一点位进行可视化，并引导相机前往该点。

2 点击红点以查看附加说明。此描述可用于附加信息，例如每个点位的确切位置或捕捉时间。 

此处代码片段过长，请查看：

 https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/

 

4、要对完整雷达样本进行可视化，请将以上代码（第 3 步）替换为以下代码片段。

 

此处代码片段过长，请查看：

 https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/

 

现在，我们已经可以看到航班的完整雷达样本了，从登机口、跑道、一直到降落在哥本哈根机场的全过程。 

 

我们使用的是什么坐标系？

CesiumJS 中的坐标，使用的是 ECEF 格式的 Cartesian3 类。在这套系统中，原点（0，0，0）代表地球的地心。

因此，我们才使用 Cartesian3.fromDegrees 将经度、纬度和高度转换为 ECEF 中的 X、Y 和 Z。

CesiumJS 的高度单位为米，与 WGS84 保持一致。我们对雷达数据进行了预处理，借此将相对平均海平面高度的英尺转换为米。

5、随时间推移实现航班轨迹可视化

到这里，我们已经完成了对雷达样本的可视化。CesiumJS 内置支持，允许向持续收集到的样本间插值，因此可以看到飞机在任意给定时刻的所处位置。

我们还将创建一个 SampledPositionProperty ，用于存储各位置及时间戳。源数据不并不包含各样本的时间戳，但由于我们明确知道追踪的航班编号为 SK936，计划于太平洋标准时间 2020 年 3 月 9 日下午 4：10 起飞。这里，我们假设位置样本的采集间隔为 30 秒。

1 在 index.html 中将所有 JS 代码替换为以下代码，只保留开头确定的访问令牌行。

2 航班动画：

• 使用左下角的按钮播放 / 暂停动画。

• 单击并拖动询问时间轴，即可切换场景时间。

• 双击地面上的任意位置，即可解除相机与移动实体的绑定。

 

此处代码片段过长，请查看：

https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/

从这趟跨大西洋航班，我们可以看到 3D 可视化为何能大大降低数据的理解难度。不过雷达样本的连接线大多是直的，我们可以在 2D 地图上使用常见的 Web 墨卡托投影，用曲线表示飞机的起降轨迹。  

6、上传飞机模型

最后一步，我们把飞机的 3D 模型添加到实体当中，替换掉简陋的绿色圆圈。

1 下载飞机的 3D 模型（https://s3.amazonaws.com/cesiumjs/downloads/Cesium_Air.glb）。

2 前往账户仪表板，将模型文件拖进此页面。

3 选择 3D Model（Convert to glTF），之后点击 Upload。

4 处理完成之后，通过在仪表板中选择新资产并查看右侧的预览窗口，即可找到资产 ID。 

7、添加飞机模型

1 删除从以下行开始的之后所有代码：

// STEP 4 CODE (green circle entity)

2 替换为以下代码。

3 将 your_asset_id 部分替换为你的资产 ID。

 

此处代码片段过长，请查看：

 https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/

现在，我们就有了能够跟随飞行雷达样本持续前进的飞机模型！如果大家有自己的 3D 模型，也可以尝试添加到场景中。