多源海洋重力数据融合技术研究

论文摘要

研究融合多源重力数据构建高精度海洋重力图是重力辅助导航系统的关键技术之一,海洋重力数据库是水下重力导航系统的基本依据。重力场局部特征是否明显、重力数据的精度和位置分辨率是否满足要求直接决定着重力辅助导航系统能否正常工作。卫星测量、航空测量及船上测量三种重力测量方式产生的重力数据,它们有其各自的优点和适用范围,反映着不同频段的重力信息,联合多种数据源建立重力数据库可弥补单一测量方式测量范围有限的不足,同时也引出了不同测量方式下的数据融合问题。本文的研究目标就是分析如何融合卫星、航空、船上重力测量数据获得高精度、高分辨率的海洋重力图。论文的主要内容有:总结了地球重力场的特性及其中各扰动量的定义,分析了三种海洋重力测量方式各自的测量原理和海洋重力数据的计算方法,即卫星测量的原理及卫星测高数据反演海洋重力异常的方法,航空重力测量的基本框架及向下延拓技术,船测海面重力的特点和其解算方法。这些是研究融合多源海洋重力数据融合的前提。对移去—恢复技术进行了详细的剖析,在移去-恢复技术的通式的基础上研究了它的两个基本原理:梅森原理和Helmert压缩原理,即对移去-恢复中的重力场模型贡献和地形的直接影响和间接影响的解算。讨论了移去-恢复技术在卫星测高数据反演海洋重力场及航空重力数据向下延拓中的应用,并通过航空重力数据向下延拓为例详细地分析了移去-恢复技术的作用。研究测量高度和地形效应对向下延拓的影响,提出有效的解决方案,并分析了它对测量误差的适应程度。针对海洋重力场这一特殊的应用环境,分析了水深对海洋重力场的影响,提出用船测重力数据结合先验水深特性,通过最小二乘配置过程估计局部水深模型的思想。提出由重力数据计算的协方差函数作为经验协方差函数,用局部逼近的方法逼近最小二乘配置中用到的协方差函数,从而计算其相应的协方差矩阵,估计局部水深模型。提出将估计水深模型的RTM改正应用到移去—恢复技术中去,代替传统的Helmert方法。并通过大量的试验评价估计的局部水深模型对局部水深特性的描述情况,以及RTM改正在移去—恢复技术中的应用效果。研究卫星测高的重力数据、航空向下延拓的重力数据、海面直接测量的重力数据融合方法。通过对球谐函数的分析,并在利用残差重力异常计算球谐函数系数改正项的基础上,提出了修正局部重力场的球谐函数系数的融合算法。并通过实验评价了该融合算法的效果。分析局部重力数据网格间距和水深RTM改正对融合多源重力数据的影响,并将融合后的重力图应用到重力辅助导航的匹配算法中去,在实验海区内对比于船测重力数据,分析融合后的重力图匹配效果。实验结果表明,既使在局部重力数据网格间距相对较大时,融合后重力图对比船测重力图在匹配上包含更多的局部特征。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 海洋重力测量技术的发展
• 1.2.1 海面直接重力测量技术的发展
• 1.2.2 卫星重力测量技术的发展
• 1.2.3 航空重力测量技术的发展
• 1.3 融合算法的发展情况
• 1.4 论文的主要工作
• 第2章 重力场基本理论及多源海洋重力数据
• 2.1 引言
• 2.2 重力场的基本概念
• 2.2.1 重力加速度及重力位
• 2.2.2 正常重力场和重力场中的各种扰动量
• 2.3 卫星测高数据反演海洋重力异常
• 2.3.1 卫星测高的基本原理
• 2.3.2 卫星测高数据反演海洋重力异常的方法
• 2.4 航空重力测量及其向下延拓
• 2.4.1 航空重力测量的数学模型
• 2.4.2 基于泊松积分逆运算的向下延拓
• 2.4.3 向下延拓的正则化方法
• 2.4.4 向下延拓的其它方法
• 2.5 海面重力测量及数据处理
• 2.5.1 海洋重力测量特点
• 2.5.2 海洋重力数据预处理
• 2.5.3 海洋重力异常计算
• 2.6 本章小结
• 第3章 移去-恢复技术
• 3.1 引言
• 3.1.1 扰动位模型贡献
• 3.1.2 Helmart压缩原理
• 3.1.3 变换
• 3.2 移去-恢复技术的应用
• 3.2.1 测高数据反演海洋重力异常
• 3.2.2 航空重力数据向下延拓中存在的问题及解决方案
• 3.3 移去-恢复技术的仿真试验
• 3.3.1 应用移去-恢复思想进行向下延拓
• 3.3.2 移去-恢复技术在地形改正中的作用
• 3.3.3 分析移去-恢复技术对观测误差的适应性
• 3.4 本章小结
• 第4章 数字水深模型及其应用
• 4.1 引言
• 4.2 海洋重力与水深
• 4.3 水深估计方法
• 4.3.1 水深估计方法的推导
• 4.3.2 水深估计方法的改进
• 4.4 数字水深模型在移去-恢复过程中的应用
• 4.5 局部水深模型估计及其RTM改正的仿真试验
• 4.5.1 A1区域内二层模型下的水深估计
• 4.5.2 A1区域内三层模型下的水深估计
• 4.5.3 A1区域内结合水深数据的水深估计
• 4.5.4 估计水深模型的验证
• 4.5.5 估计水深模型RTM改正的应用
• 4.6 本章小结
• 第5章 多源重力数据融合
• 5.1 引言
• 5.2 融合算法
• 5.2.1 球谐函数分析
• 5.2.2 迭代方法的提出
• 5.3 多源重力数据融合方案
• 5.3.1 卫星数据与重力场模型的融合
• 5.3.2 融合局部重力测量数据
• 5.4 研究区域及可获得数据
• 5.4.1 卫星数据
• 5.4.2 航空测量重力数据
• 5.4.3 船测重力数据
• 5.4.4 重力场模型EGM96
• 5.5 仿真试验
• 5.5.1 卫星推导重力数据与重力场模型的融合
• 5.5.2 航空重力数据与重力场模型的融合
• 5.5.3 海面直接测量重力数据与重力场模型的融合
• 5.5.4 卫星、航空、海面重力数据融合
• 5.6 本章小结
• 第6章 多源重力数据融合的精度分析及应用
• 6.1 引言
• 6.2 融合重力图的精度分析
• 6.2.1 局部重力数据网格间距对融合重力图的影响
• 6.2.2 水深的RTM改正对融合重力图的影响
• 6.3 融合后的重力图在重力辅助导航中应用
• 6.3.1 ICCP算法回顾
• 6.3.2 ICCP算法在融合重力图上的应用
• 6.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢