基于PSO的SURF IA选星优化研究

机场场面情景意识显示和告警(Enhanced Traffic Situational Awareness on the Airport Surface with Indications and Alerts, SURF IA)作为广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast IN, ADS-B IN)下的一种监视应用，可以使航空器在机场运行时的安全和效率大大提高。以北斗卫星导航系统(BDS)/GPS双系统作为ADS-B IN的数据源，在利用所有可见卫星达到SURF IA运行的性能要求的基础上，为了减少可见卫星的使用数量，降低工作负荷，采用了粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对导航卫星进行筛选，使得采用更少的卫星运行满足SURF IA的要求。仿真结果表明，经过PSO筛选后，可以以更少的卫星满足SURF IA运行最低监视性能要求，提高了机场场面运行监视性能。