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    【】新数當日淩晨 4 時 21 分

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      来源:哈爾濱市某某建築工程教育中心  更新时间:2025-09-16 19:50:10  【打印此页】  【关闭】

    飛機跟蹤原理和技術實現方式

    js刷新當前頁麵(js刷新當前頁麵獲取新數據)真沒想到

     

    北京時間 8 月 3 日零時 18 分,刷新刷新飛行航班信息平台 Flightradar24 發布推文稱,当前当前佩洛西搭乘的页面页面 C-40C 專機(呼號 SPAR19)在台北降落時有 70.8 萬人進行實時追蹤 ,SPAR19 創下 Flightradar24 平台實時追蹤人數最高紀錄 。新数

    當日淩晨 4 時 21 分 ,没想Flightradar24 發布推文稱 ,刷新刷新這架呼號為 SPAR19 的当前当前飛機從吉隆坡起飛到降落在台北期間  ,有 292 萬用戶追蹤了至少其中一段飛行航程動態飛機降落時,页面页面有 70.8 萬人進行實時追蹤 。新数

    這兩項數據都創下 Flightradar24 的没想最高紀錄1 、Flightradar 24 :實時追蹤全球飛行航班Flightradar 24 是刷新刷新一項全球航班跟蹤服務,最初由瑞典航空愛好者創立  ,当前当前可以提供全球數千架飛機的页面页面實時信息 。

    Flightradar 24 可以實時跟蹤來自全球 1200 多家航空公司的新数 180000 多個航班 ,往返於全球 4000 多個機場可以在線跟蹤當天飛行航班的没想飛行地圖軌跡、飛機型號、出發地 、目的地  、海拔高度  、飛行速度 、經緯度、飛機雷達型號等信息。

    此外 ,多天以前的飛行航班信息也可以追蹤到Flightradar24 提供的上述服務可在線使用 ,適用於 iOS 以及 Android 設備用戶如果想追蹤某一航班的信息 ,可以直接登錄 Flightradar24 官網(http://www.flightradar24.com/),輸入航班信息或者點擊地圖中的航班,就可以追蹤該航班飛行信息。

    2 、航班跟蹤的工作原理Flightradar24 結合了來自多個數據源的數據,包括 ADS-B 、MLAT 和雷達數據ADS-B、MLAT 和雷達數據與航空公司和機場的時刻表和航班狀態數據匯總在一起 ,可以在 Flightradar24 官網(www.flightradar24.com)和應用程序(https://www.flightradar24.com/apps)中實現航班跟蹤功能。

    ADS-B 係統Flightradar24 用於接收航班飛行信息的主要技術稱為廣播式自動相關監視係統。下圖很好地解釋了 ADS-B 技術 。

    飛機從 GPS 導航源(衛星)獲取其位置飛機上的 ADS-B 應答器傳輸包含位置(以及更多內容)的信號ADS-B 信號由連接到 Flightradar24 的接收器接收接收器向 Flightradar24 發送數據

    數據顯示在 www.flightradar24.com 和 Flightradar24 應用程序中ADS-B 是一項正在開發中的相對較新的技術,目前,它還很少被空中交通管製 (ATC) 使用Flightradar 24 估計,大約 70% 的商用客機(歐洲 80% ,美國 60%)配備了 ADS-B 應答器  。

    對於通用航空來說 ,這個數字可能低於 20%不過,配備 ADS-B 接收器的飛機的比例正在穩步增加, 逐漸成為全球大多數飛機的強製要求在強製要求的情況下 ,ADS-B 將取代初級雷達,成為空中交通管製中心使用的主要監視方法 。

    Flightradar24 在全球擁有一個超過 2 萬個 ADS-B 接收器的網絡,這些接收器從帶有 ADS-B 應答器的飛機接收飛行信息 ,並將這些信息發送到 Flightradar24 的服務器由於使用的高頻頻率(1090 MHz),每個接收器的覆蓋範圍被限製在所有方向上大約 250-450 公裏(150-250 英裏) ,具體取決於位置。

    飛機飛行距離接收器越遠  ,它必須飛得越高才能被接收器覆蓋因為距離的限製,使得 ADS-B 目前對海洋的覆蓋變得非常困難在巡航高度(30,000 英尺以上) ,Flightradar24 覆蓋了歐洲和美國的 100%(區域)  。

    在加拿大、墨西哥、加勒比、委內瑞拉、哥倫比亞 、厄瓜多爾 、秘魯、巴西、南非 、俄羅斯、中東 、巴基斯坦、印度 、中國 、日本 、泰國 、馬來西亞 、印度尼西亞、澳大利亞 、新西蘭 ,ADS-B 的覆蓋和範圍也不錯在世界其他地區 ,ADS-B 的覆蓋範圍各不相同。

    Flightradar24 正在不斷通過 FR24 接收器在世界各地增加覆蓋範圍MLAT在一些覆蓋多個 FR24 接收器的 地區  ,Flightradar24 還使用一種到達時間差 (TDOA) 的方法  ,借助多點定位 (MLAT) 計算未配備 ADS-B 的飛機的位置 。

    通過測量從使用老式 ModeS 應答器的飛機接收信號所需的時間 ,就可以計算出這些飛機的位置需要 4 個或更多的 fr24 接收器,接收來自同一架飛機的信號 ,才能使 MLAT 工作MLAT 的覆蓋範圍隻能在大約 3,000-10,000 英尺以上實現,因為隨著高度的增加 ,四個或更多的接收器接收應答器信號的概率增加 。

    目前 ,歐洲和北美的大部分地區都被 3,000-10,000 英尺以上的 MLAT 覆蓋墨西哥 、巴西、南非 、印度  、中國、日本 、泰國 、馬來西亞 、印度尼西亞、澳大利亞和新西蘭也有一些 MLAT 覆蓋隨著 Flightradar24 繼續向網絡添加新的接收器 ,更多地區將獲得 MLAT 覆蓋。

    衛星基於衛星的航班跟蹤是 Flightradar24 尋求全球 ADS-B 覆蓋的最新舉措配備 ADS-B 接收器的衛星從地麵 ADS-B 網絡覆蓋區域之外的飛機收集數據  ,並將該數據發送到 Flightradar24 網絡 。

    Flightradar24 上可用的基於衛星的 ADS-B 數據來自多個供應商由於提供數據的衛星數量及其位置是動態的  ,因此衛星覆蓋範圍也各不相同通常 ,基於衛星的 ADS-B 增加了無法進行地麵接收的海洋上空飛行的覆蓋範圍 。

    隻有配備 ADS-B 應答器的飛機才能通過衛星被跟蹤估計當一架飛機飛出覆蓋範圍時 ,如果航班目的地已知,Flightradar24 會持續估計飛機的位置長達 2 小時對於沒有已知目的地的飛機,位置估計可達 10 分鍾 。

    位置是根據許多不同的參數計算出來的 ,且在大多數情況下相當準確,但對於長途飛行來說,在最壞的情況下,位置可能會偏離約 100 公裏 (55 英裏)在設置中有一個選項,可以設置多長時間你想看到估計的飛機在地圖上 。

    3、如何開發一款航班跟蹤程序本教程將幫助大家使用 FlightRadar24(https://cesium.com/blog/2020/08/13/flightradar24/)收集到的雷達數據 ,構建自己的第一款 Cesium 應用程序 ,以可視化方式追蹤從舊金山到哥本哈根的真實航班。

    接下來 ,你將學習如何 :在 Web 上設置並部署 Cesium 應用添加全球 3D 建築物  、地形與圖像基礎層通過位置列表,準確顯示飛機的持續行進情況前期準備我們將從 Cesium ion(用於流傳輸和 3D 內容托管的開放平台)獲取全球衛星圖像 、3D 建築與地形數據。

    如果您還沒有 Cesium ion 賬戶 ,請點擊此處(https://cesium.com/ion/signup)免費注冊在登錄完成後 :轉向 Access Tokens(https://cesium.com/ion/tokens)選項卡 。

    請注意默認令牌(https://cesium.com/ion/signin/tokens)旁的複製按鈕 ,我們會在下一步操作中使用這個令牌Cesium ion 是一個用於流傳輸和 3D 內容托管的開放平台 ,您可以使用其中提供的全球精選數據創建自己的實際應用 。

    1、設置 Cesium 應用這裏我們使用開源 JS 引擎 CesiumJS 創建自己的應用 ,同時使用在線 IDE Glitch 托管應用成果使用基礎模板創建一個新的 Glitch 項目(https://glitch.com/edit/#!/remix/cesium-template)。

    單擊左側麵板中的 index.html,查看應用程序代碼將 your_token_here 替換為我們從令牌頁麵處獲取的訪問令牌點擊上方的 Show ,再選擇 Next to The Code 運行應用

    到這裏,index.html 中的代碼會執行三項操作:導入 CesiumJS 庫通過以下兩行加載 JS 和 CSS 文件:

    >

     rel="stylesheet">為場景添加一個 HTML 容器:

    .初始化查看器:const viewer = new Cesium.Viewer(

    cesiumContainer);現在我們已經在瀏覽器中運行起最基礎的 CesiumJS 應用程序,其中包含來自 Cesium ion 的全球衛星圖像配置自動刷新1  、配置自動刷新Glitch 會在每次代碼更改時,自動刷新當前頁麵。

    您可以單擊左上角的項目名稱並取消相應勾選框 ,借此切換為不自動刷新 :

    使用應用窗口上方的刷新按鈕 ,即可重新運行當前應用 :

    2、添加全球 3D 建築物與地形下麵,我們在場景中添加一些全局圖層您的 Cesium ion 賬戶默認可以訪問以下資產  :Cesium World Terrain(https://cesium.com/platform/cesium-ion/content/cesium-world-terrain/)。

    ——高分辨率地形 ,精度可達 1 米Cesium OSM Building(https://cesium.com/platform/cesium-ion/content/cesium-osm-buildings/) 。

    ——由 OpenStreetMap 提供超過 3.5 億座建築物的數據Bing Maps Aerial Imagery——分辨率達 15 厘米的全球衛星影像到這裏,您的應用已經用上 Bing Maps 層了。

    在 index.html 中 ,使用以下代碼替換掉您的 JS 代碼  ,但請保留之前使用的訪問令牌行// Keep your `Cesium.Ion.defaultAccessToken = your_token_here 。

    ` line from before here.const viewer = new Cesium.Viewer(cesiumContainer, { terrainProvider: Cesium.createWorldTerrain()

    });通過單擊和拖動來探索場景手動時按住 CTRL 鍵可以調整相機角度請注意,放大時會加載更多高級細節 ,請根據實際準確性需求選擇可視化比例這裏我們使用的是 3D Tiles,一種能夠將內容流傳輸至任意設備的開放標準 。

    感興趣的朋友請點擊此處(https://cesium.com/docs/tutorials/ion-intro/)了解如何將自有數據轉換為 3D Tiles3、可視化各單獨樣本FlightRadar24 使用多種方法追蹤空中交通,包括雷達信號。

    為簡單起見,這裏我們將雷達數據直接複製到應用程序當中但大家之後也可以擴展相應代碼以解析原始數據,甚至在樣本從服務器傳遞至應用程序的過程中,對空中交通進行實時可視化感興趣的朋友可以點擊此處(https://s3.amazonaws.com/cesiumjs/downloads/FlightRadar24_SFO_to_CPH_SK936.csv)下載航班原始數據 。

    添加以下代碼,即可對場景中的單一點位進行可視化,並引導相機前往該點點擊紅點以查看附加說明此描述可用於附加信息,例如每個點位的確切位置或捕捉時間此處代碼片段過長,請查看:https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/ 。

    4 、要對完整雷達樣本進行可視化  ,請將以上代碼(第 3 步)替換為以下代碼片段此處代碼片段過長,請查看 :https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/ 。

    現在 ,我們已經可以看到航班的完整雷達樣本了 ,從登機口、跑道 、一直到降落在哥本哈根機場的全過程。

    我們使用的是什麽坐標係?CesiumJS 中的坐標 ,使用的是 ECEF 格式的 Cartesian3 類在這套係統中,原點(0,0 ,0)代表地球的地心因此 ,我們才使用 Cartesian3.fromDegrees 將經度 、緯度和高度轉換為 ECEF 中的 X  、Y 和 Z。

    CesiumJS 的高度單位為米,與 WGS84 保持一致我們對雷達數據進行了預處理,借此將相對平均海平麵高度的英尺轉換為米5 、隨時間推移實現航班軌跡可視化到這裏,我們已經完成了對雷達樣本的可視化CesiumJS 內置支持,允許向持續收集到的樣本間插值,因此可以看到飛機在任意給定時刻的所處位置  。

    我們還將創建一個 SampledPositionProperty ,用於存儲各位置及時間戳源數據不並不包含各樣本的時間戳 ,但由於我們明確知道追蹤的航班編號為 SK936,計劃於太平洋標準時間 2020 年 3 月 9 日下午 4:10 起飛  。

    這裏 ,我們假設位置樣本的采集間隔為 30 秒在 index.html 中將所有 JS 代碼替換為以下代碼,隻保留開頭確定的訪問令牌行航班動畫:使用左下角的按鈕播放 / 暫停動畫單擊並拖動詢問時間軸 ,即可切換場景時間 。

    雙擊地麵上的任意位置 ,即可解除相機與移動實體的綁定此處代碼片段過長,請查看:https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/。

    從這趟跨大西洋航班,我們可以看到 3D 可視化為何能大大降低數據的理解難度。不過雷達樣本的連接線大多是直的 ,我們可以在 2D 地圖上使用常見的 Web 墨卡托投影,用曲線表示飛機的起降軌跡。

    6 、上傳飛機模型最後一步,我們把飛機的 3D 模型添加到實體當中,替換掉簡陋的綠色圓圈下載飛機的 3D 模型(https://s3.amazonaws.com/cesiumjs/downloads/Cesium_Air.glb) 。

    前往賬戶儀表板,將模型文件拖進此頁麵選擇 3D Model(Convert to glTF),之後點擊 Upload處理完成之後,通過在儀表板中選擇新資產並查看右側的預覽窗口 ,即可找到資產 ID7  、添加飛機模型

    刪除從以下行開始的之後所有代碼 :// STEP 4 CODE (green circle entity)替換為以下代碼將 your_asset_id 部分替換為你的資產 ID現在,我們就有了能夠跟隨飛行雷達樣本持續前進的飛機模型!如果大家有自己的 3D 模型,也可以嚐試添加到場景中 。

    完整代碼源過長,請查看   :https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/原文infoQ:https://mp.weixin.qq.com/s/x1GqMzpj_K0s2QFK7KQe9w

    參考鏈接:https://cesium.com/learn/cesiumjs-learn/cesiumjs-flight-tracker/https://www.flightradar24.com/how-it-works

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