【摘 要】
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地球重力场在多个学科和领域中扮演着重要的角色,因而获取重力场信息具有重要的经济和军事意义。航空重力测量方法能快速经济地获得高精度大面积重力异常,在条件比较恶劣的地
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地球重力场在多个学科和领域中扮演着重要的角色,因而获取重力场信息具有重要的经济和军事意义。航空重力测量方法能快速经济地获得高精度大面积重力异常,在条件比较恶劣的地区它更具有实用意义。我国的航空重力测量事业起步较晚,软件和硬件的水平滞后于美国、加拿大等发达国家。为了独立研发航空重力测量系统和数据处理软件,本文对航空重力测量解算自由空气重力异常的原理及卡尔曼滤波在航空重力解算中的应用进行了全面的研究,并以陈海(2011)和潘炎冰(2012)所编写航重解算程序为基础,对其进行改进和完善。通过使用新息自适应卡尔曼滤波代替常规卡尔曼滤波,解算程序的独立性得到提局。主要的研究工作和成果如下:1、对航空重力测量解算自由空间重力异常的原理和过程进行了研究;2、对基于新息自适应估计卡尔曼滤波的原理及其在航空重力测量解算自由空间重力异常中的应用进行了研究;3、使用模型实验对基于新息自适应估计卡尔曼滤波程序的正确性和有效性进行了验证;4、分析常规卡尔曼滤波用于航重解算的程序中量测噪声序列的取值对解算结果的影响;5、分析基于新息自适应估计卡尔曼滤波中采样窗口大小对解算结果的影响;6、在陈海(2011)和潘炎冰(2012)所编写的航重解算程序中添加新的模块,以将基于新息自适应估计卡尔曼滤波用于航重解算。
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