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。     

双星串飞编队测高模式下高度计定标方案构想

针对新型双星串飞编队测高模式下高度计定标需求,提出了融合绝对定标与相对定标的综合定标方案构想。梳理了当前国际上主流的绝对定标方法,根据编队模式常规任务阶段的卫星轨道特点,提出了在常规长回归周期轨道之外增加天回归定标轨道的建议,在此前提下,给出了两种轨道阶段的定标方案建议,即:在定标任务阶段,绝对定标以验潮站法为主、GNSS浮标法和锚泊阵列法为辅;在常规任务轨道阶段,使用全球海域测量数据进行相对定标,绝对定标可选择适当海域结合GNSS浮标法和验潮站法实施。     

验潮站和深海压力仪用于卫星高度计性能评估的可行性分析

在传统卫星高度计定标途径之外,探索了远海孤岛验潮站和深海压力仪分别用于卫星高度计性能评估的可行性。采用Harvest石油平台验潮站、1890000号验潮站和21419号深海压力仪,计算了Jason-3测量海面高偏差以及Jason-2、Jason-3海面高之间的相对偏差。由3种设备得到的Jason-3海面高偏差序列的标准差分别为3.98、2.87、8.61 cm,Jason-2、Jason-3海面高之间的相对偏差(Jason-3—Jason-2)分别为-3.62±2.17、-2.58±1.97、-2.60±1.30 cm,与国外定标站计算结果相比较,结果表明:Jason-3海面高相比于Jason-2海面高低约3.0 cm;选用的深海压力仪适合用于Jason-2、Jason-3之间海面高相对偏差的计算,但不适用于单颗卫星的定标或性能评估;远海孤岛验潮站适用于两者。     

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。     

利用少量地面重力数据估计航空重力数据的系统偏差

航空重力数据与地面重力数据之间存在的系统偏差,是亟待解决的一个问题,为了能够在缺乏地面重力点的山区有效地利用航空重力数据,本文利用少量地面点的控制分别利用最小二乘配置法和加权平均法对航空重力数据的系统偏差进行了估计及改正,通过实测数据计算表明,两种方法都较好地估计出了航空重力数据存在的系统偏差,数据精度也有所提高,同时也验证了两种地面数据布设方案的有效性,通过分析得出加权平均法适合于同类重力数据的联合处理,而最小二乘配置则更适合于不同重力数据处理。     

海岸带航空重力测量的初步结果及分析

2008年4月至7月,利用航空重力测量系统CHAGS对某海岸地区200km×200km区域进行了重力测量。本文概述了测量情况,介绍了航空重力测量数据处理方法。数据处理结果表明,在中等湍流条件下,交叉点重力异常不符值的标准差为3．0mGal;与卫星测高反演结果相比,5’×5’格网平均重力异常的精度为4．6mGal。     

航空重力测量数据向下延拓的改进Poisson积分迭代法

目前,航空重力测量是快速获取陆地和近海区域高精度、高分辨率重力场信息的非常有效的技术手段,向下延拓则是其数据处理中的关键环节,直接影响到测量结果的进一步应用。本文在对传统最小二乘法、改进最小二乘法、Tikhonov正则化法等延拓模型进行数值分析的基础上,根据调和函数的基本特性,提出并建立了Poisson积分迭代法和改进Poisson积分迭代法延拓模型。实测航空和地面重力测量数据的试验结果表明,本文新建的Poisson积分迭代法和改进Poisson积分迭代法延拓模型精度相当,比传统最小二乘法延拓模型精度提高了15.26 mGal,比改进最小二乘法延拓模型精度提高了0.21 mGal,比Tikhonov正则化法延拓模型精度略低0.13 mGal,从而证明了本文所建模型的正确性和有效性。     

空中重力异常代表误差在空域和频域的比较分析

在空域,利用严密的向上延拓公式将地面重力数据上延至空中不同高度,而后与相应的地面重力数据比较从而得到不同高度的代表误差.在频域,构建了新的代表误差模型,计算了不同高度、不同分辨率下的代表误差.实际算例表明,在空域,对于地形平坦区域,在1 km高度以下,5'空中重力数据直接代表地面重力数据的误差小于1×10-5 m/s2...