中文摘要：

多源海量重力数据融合对补偿单一重力数据的系统误差、随机误差和异常误差，构建高精度、高分辨率重力场模型具有重要的理论意义和实践意义。本项目基于LAGEOS-1/2、CHAMP、GRACE、GOCE卫星数据及地面重力数据，研究多源海量重力数据异常误差探测与有效控制方法、系统误差识别及补偿算法，以削弱异常误差和系统误差影响；研究有色噪声下的多源海量重力数据的数字滤波方法，构造与频率及噪声相关的权函数，最大限度控制有色噪声影响。研究多源海量数据自适应融合理论及高效并行算法，能合理确定各类重力数据间的权重，有效克服重力场恢复中的不适定问题，实现全频段无边界效应的多源海量重力数据最佳融合。基于同一软件平台、统一物理和重力基准，研制多源海量重力数据自适应融合软件系统，为我国卫星重力的发展打下基础，为研制我国高精度、高分辨率地球重力场模型提供技术支持和软件储备。

结论摘要：

多源海量重力数据融合是目前大地测量研究的热点，对补偿不同类型重力数据的系统误差、随机误差和异常误差，构建高精度、高分辨率重力场模型具有重要的理论意义和实践意义。本项目基于LAGEOS-1/2、CHAMP、GRACE、GOCE卫星数据及地面重力数据，结合系统误差标定与补偿、抗差估计、Butterworth数字滤波、乔伊斯分解并行算法、方差分量估计等，针对多源海量重力数据融合开展了以下几个方面的研究。在系统误差控制方面，重点针对星载加速度计的标定，提出了几何轨道平差法。针对异常误差，提出了联合地面重力数据和移动开窗检验方法的SGG粗差探测算法。针对SGG数据中的有色噪声，通过引入Butterworth数字滤波，有效控制了SGG数据中的有色噪声影响。针对不同重力数据的融合与高阶重力场不适定问题，通过分段构造调节平滑因子、法方程等价约化和方差分量估计，提出了多源重力数据自适应融合算法，合理确定各类重力数据间的权重，有效克服重力场恢复中的不适定问题。针对海量数据的高效融合算法，提出联合乔伊斯分解并行算法和MPI技术，实现了多源海量重力数据的自适应融合。研制了基于同一软件平台、统一物理/重力基准的多源海量重力数据自适应融合原型软件，并综合LAGEOS-1/2、CHAMP、GRACE和GOCE数据推出了一系列高精度重力场模型，比较结果表明课题组推出的重力场模型与国际机构推出的模型精度相当。本项目的研究成果可进一步丰富多源重力数据融合理论，为研制我国高精度、高分辨率地球重力场模型提供研究思路和技术储备。