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物探与化探  2021, Vol. 45 Issue (1): 76-83    DOI: 10.11720/wtyht.2021.1439
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航空重力弱信号提取的卡尔曼滤波方法研究
王冠鑫1,2(), 罗锋1,2, 周锡华1,2, 闫方3
1.自然资源部 航空地球物理与遥感地质重点实验室,北京 100083
2.中国自然资源航空物探遥感中心,北京 100083
3.北京自动化控制设备研究所,北京 100074
Research on Kalman filter method for weak signal extraction of airborne gravity
WANG Guan-Xin1,2(), LUO Feng1,2, ZHOU Xi-Hua1,2, YAN Fang3
1. Key Laboratory of Airborne Geophysics and Remote Sensing Geology, Ministry of Natural Resources, Beijing 100083, China
2. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Natural Resources, Beijing 100083, China
3. Beijing Institute of Automatic Control Equipment,Beijing 100074,China
全文: PDF(1462 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

航空重力测量以飞机为载体对重力场数据进行采集。由于气流、飞行状态及机体自身振动等因素的影响,航空重力测量原始数据含有大量的噪声,信噪比高达上万级分之一,因此从原始测量数据中获取弱小重力信号成为航空重力测量系统发展的一个技术难题。本文针对航空重力测量系统将通用卡尔曼滤波公式进行了适应性调整,建立了航空重力异常的数学模型,针对系统测量原理提出了卡尔曼滤波状态方程,解决了重力信号与差分GNSS信号匹配、航空重力弱小信号提取的难题。经过实测的航空重力测量数据验证,提出的航空重力数据解算方法能够高精度地解算出航空重力异常,且优于FIR低通滤波器(目前工程上采用)的解算结果,推进了航空重力弱信号提取技术的发展。

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王冠鑫
罗锋
周锡华
闫方
关键词 航空重力异常卡尔曼滤波重力数据解算方法    
Abstract

Airborne gravimetry uses aircraft as a carrier to collect data of gravity field. Due to the influence of air flow, flight state and body vibration, the original data of airborne gravity measurement contain a large amount of noise, and the SNR is as high as the grade of several thousand to ten thousand. This becomes a technical problem for the development of airborne gravity measurement system to obtain the weak gravity signal from the original measurement data. In this paper, the general Kalman filter formula with certain control was adjusted for adaptability based on airborne gravity measurement system, the mathematical model of the airborne gravity anomaly was established, and the Kalman filter state equation was proposed for measuring principle of the system. Finally, the authors solved the problem of gravity signal and differential GNSS signals matching and airborne gravity of weak signal extraction. After the test of airborne gravity measurement data, the proposed airborne gravity data solution method can be used to solve airborne gravity anomalies with high accuracy, and the result is better than the FIR low-pass filter (currently used in engineering) solution results, which promotes the development of airborne gravity weak signal extraction technology.

Key wordsairborne gravity anomaly    Kalman filter    gravity data solution method
收稿日期: 2020-09-08      修回日期: 2020-11-09      出版日期: 2021-02-20
ZTFLH:  P631  
基金资助:国家重点研发计划课题“航空重力数据处理软件实用化研制”(2017YFC0601705);“航重勘查系统设计集成与试验”(2017YFC0601706);航遥青年创新基金项目(2020YFL09);中国地质调查局项目“秦岭—大别造山带航空物探遥感调查”(202012000000180102)
作者简介: 王冠鑫(1992-),女,侗族,助理工程师,硕士,从事航空地球物理勘探与方法技术研究工作。Email:wgx_vip@qq.com
引用本文:   
王冠鑫, 罗锋, 周锡华, 闫方. 航空重力弱信号提取的卡尔曼滤波方法研究[J]. 物探与化探, 2021, 45(1): 76-83.
WANG Guan-Xin, LUO Feng, ZHOU Xi-Hua, YAN Fang. Research on Kalman filter method for weak signal extraction of airborne gravity. Geophysical and Geochemical Exploration, 2021, 45(1): 76-83.
链接本文:  
https://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2021.1439      或      https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2021/V45/I1/76
Fig.1  改正后重力数据的功率谱分析
Fig.2  差分GNSS解算的载体高度数据功率谱分析
Fig.3  差分GNSS解算的载体垂向速度(红线)与高度一阶导数(蓝线)对比
滤波方法 FIR100s 卡尔曼滤波
重复线内符合精度/mGal 0.659 0.605
Table 1  捷联式重力仪不同滤波方法重复线内符合精度计算结果
Fig.4  FIR100s滤波的航空重力异常重复线内符合精度
Fig.5  卡尔曼滤波的航空重力异常内符合精度
滤波方法 FIR100s 卡尔曼滤波
重复线内符合精度/mGal 0.719 0.470
Table 2  平台式重力仪不同滤波方法重复线内符合精度计算结果
Fig.6  FIR100s滤波的航空重力异常内符合精度(平飞)
Fig.7  卡尔曼滤波的航空重力异常内符合精度(平飞)
Fig.8  FIR100s滤波的航空重力异常内符合精度(平飞和机动)
Fig.9  卡尔曼滤波的航空重力异常内符合精度(平飞和机动)
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