航空重力测量系统试验报告

我国首套航空重力测量系统于2002年研制成功，系统简称为CHAGS，本文介绍了CHAGS的构成及精度指标，着重报告了CHAGS在山西省大同地区试验飞行作业情况，论述了航空重力测量结果的精度评价方法，给出了航空重力测量内部符合精度和外部检核精度。     

L＆R航空重力仪的水平加速度改正

L&R(LaCoste&Romberg)航空重力仪是我国首套航空重力测量系统的核心,主要由高精度的垂直加速度计和稳定平台组成.前者用于测量总加速度,后者使加速度计保持精确的垂直指向.飞行测量时,由于水平加速度的存在,稳定平台难以精确维持水平从而使加速度计偏离正确指向,由此产生了水平加速度改正.介绍了水平加速度计算的两种基本方法,即两步法与一步法,从理论上导出了其在平台倾角较小情况下的等价性.为有效地减弱因水平加速度改正不完善产生的系统性误差,提出了水平加速度改正的预滤波方法.通过平台倾角的谱分析,确定了预滤波尺度,即采用与平台稳定周期相当的低通滤波器进行预滤波.最后利用实测数据对此进行了验证和分析.结果表明, 利用预滤波尺度, 航空重力测量值与地面向上延拓参考值的系统差由5×10-5 m·s-2减小至0.5×10-5 m·s-2.     

利用测高卫星评估深海压力仪测深精度的方法

针对深海压力仪高质量精度评定的需求,研究了利用海洋测高卫星数据对此进行评估的方法.利用测高卫星对海面高高精度测量的特性,以测高卫星过顶深海压力仪所在海域为前提,给出了通过测高卫星数据评估深海压力仪相对测深精度的原理.使用Jason-3卫星151弧段前51周期的测量数据,对21419号DART测站所使用深海压力仪的测量精...     

渤海湾航空重力及其在海域大地水准面精化中的应用

近海航空重力数据在陆海大地水准面统一中起着重要作用。近3年来,利用我国首套航空重力测量系统(CHAGS)完成了渤海湾地区近20万平方千米的5′×5′格网平均重力异常数据的获取。本文首先介绍了渤海湾地区航空重力测量的概况,给出航空重力测量数据的处理要点;然后,详细讨论了航空重力测量的精度评估方法,其中针对该区域的测线布设特点,提出了"重叠格网比较法"以评估格网平均重力异常的内符合精度。结果表明,对于5′的波长分辨率,交叉点重力异常不符值在抗差后的中误差约为1.5 mGal,重叠格网法获得的5′×5′格网平均重力异常的中误差约为1.6 mGal;5′×5′格网重力异常与卫星测高和船测重力的比较精度优于3.0mGal;由航空重力测量获得的1°×1°格网平均重力异常与GOCE卫星重力位模型的计算值相比较,其系统性差异小于0.5 mGal、中误差约为2.7 mGal。利用航空重力数据后,渤海湾区域大地水准面与16个GPS水准点的比较精度由EGM2008模型的约23 cm提高到约12 cm。     

航空重力测量中厄特弗斯改正的计算与误差分析

基于航空重力测量基本数学模型,导出了椭球近似的厄特弗斯改正公式;以一组实测数据,对厄特弗斯改正的计算与平滑方法进行了分析和比较。此外,给出了简单的误差估计模型。     

虚拟点质量模型的优化设计

基于试验数据,本文讨论了点质量最佳埋藏深度的设计问题;在点质量系数阵的优化方面,提出了平均系数法。计算结果表明,利用平均系数法计算的点质量可以毫伽级精度恢复地面平均重力异常。     

渤海湾多源重力数据的自适应融合处理

在最小二乘逐步配置基础上,提出了以调整观测信号自协方差及互协方差函数为主要形式的多源重力数据自适应融合处理方法,构建了基于配置结果的自适应融合以及基于观测信号的自适应融合两种融合模式。分别利用两种融合模式对渤海湾陆海交界区域的航空重力数据、卫星测高反演重力数据以及陆地重力数据进行了融合处理,其中基于观测信号的自适应融合模式取得了较优的融合效果,通过船测重力数据的外部检核表明,融合数据的总体精度优于3.7毫伽 。     

渤海湾区域似大地水准面的建立

利用基于一维球面快速傅立叶变换的Stokes方法,反演了渤海湾区域重力似大地水准面,并通过少量GPS水准点的拟合实现了GPS水准似大地水准面的建立。     

不同坐标系下航空重力扰动估算比较分析

针对捷联式GNSS/INS组合航空重力测量系统,比较在当地水平坐标系和惯性坐标系下重力扰动的估算方法及精度。结果表明,惯性坐标系下基于加速度更新的卡尔曼滤波方法比当地水平坐标系下基于位置、速度更新的卡尔曼滤波方法模型简捷且重力扰动的估算精度相当,在半波长分辨率为7.5 km时,6条重复测线重力扰动差值的标准差平均分别为1.21 mGal和1.27 mGal;对于相同测线,两种方法计算得到的重力扰动差值的标准差平均为0.65 mGal;两种方法求得的重力扰动中都存在明显的系统误差,将其按时间进行线性补偿后明显减小,测线间的最大差值分别由8.20 mGal、8.19 mGal减小到2.70 mGal、2.54 mGal,平均内符合精度分别从1.21 mGal、1.27 mGal提高到1.06 mGal和1.10 mGal。     

顾及映射函数误差的对流层延迟两步估计法

利用VLBI、GNSS等空间大地测量数据估计对流层延迟时,通常不考虑映射函数的误差,但这种处理策略最终会对估计结果造成不可忽略的影响。首先,根据多年的气象资料,分析了映射函数误差随高度角的变化特性,然后构建了映射函数误差模型,进而提出了一种顾及映射函数误差的对流层延迟两步估计法。试验表明,本文提出的方法可有效削弱斜路径延迟残差,并在一定程度上改善对流层湿延迟的估计精度。