基于L1范数凸二次规划方法的航空重力测量数据稀疏重构（英文）

由于受到国界、测量成本和数据规模等因素的限制,航空重力测量本质上是一种欠奈奎斯特采样方法,本文通过离散傅里叶变换分析了航空重力测量的稀疏性,提出了利用压缩感知理论实现大规模重力异常数据高精度重构的思路。基于压缩感知理论,重力异常数据重构问题可以转化为基于L1范数的凸二次规划问题,本文结合预处理共轭梯度算法,提出了一种改进的内点法来解决此问题。进一步地,我们利用自主研发的SGA-WZ型捷联式航空重力仪在中国某地区进行了航空重力测量试验。通过对试验中测得的重力异常数据进行重构,与常用的线性插值重构方法对比,结果表明:本文提出的基于压缩感知理论的新方法能够以更高的重构精度,更有效地解决大规模重力异常数据的重构问题。