地球重力场是反映地球物质的空间分布、运动与变化的基本物理场。相对重力测量是获取地球重力场中重力数据的传统方法,也是最基本的方法,它可以快速得到地面离散点的重力数据,进而可以得到离散点的空间异常,然后内插得到测量区域内一定分辨率的网格平均空间异常。网格平均空间异常广泛应用于恢复地球重力场模型、垂线偏差、扰动位以及高程异常中。本文紧紧围绕相对重力测量数据采集与处理以及网格平均空间异常展开了研究工作,其主要研究内容和创新点有:1、深入研究了相对重力测量野外数据采集及处理理论,并以此为基础,对重力测量软件进行了设计和研究,通过功能分类和剖析,首次采用面向对象的编程方式研制了重力测量软件Gsurvey1.0,该软件具有两套版本,分别运行于WindowsXP操作系统和Windows Mobile5.0操作系统。Gsurvey1.0实现了相对重力测量数据采集和处理的自动化,弥补了我军测绘部队在该领域的不足。2、深入研究了各种数值内插和拟合算法,引入了BP神经网络并用于计算网格平均空间异常。通过模拟数据试验发现,BP神经网络用于计算网格平均空间异常均方差可以达到2.950毫伽,明显优于传统算法的7.470毫伽。3、基于小区域范围内空间异常与高程的相关性,改进了传统加权内插算法,提出了反高差加权算法和反高差平方加权算法并用于计算网格平均空间异常。通过模拟数据试验发现,采用反高差加权算法间接法时均方误差为2.579毫伽,远比传统算法精度高;和其它数值算法相比,采用反高差平方加权算法直接法可以有效控制最大误差,并将其控制在8.586毫伽以内,此时其均方误差为3.004毫伽。4、针对当前我军测绘部队的重力测量作业模式,提出了重力测量作业的新模式,并按照新模式重新设计了基于网络同步观测的相对重力测量内外业一体化软件,其核心思想是把整个相对重力测量数据采集处理和计算网格平均空间异常的各种算法融合到一起,按照功能划分为负责数据采集的客户机和负责数据计算输出的服务器两部分,并绘制了详细的工作流程图和数据流图。