利用GOCE卫星HL-SST和SGG数据恢复地球重力场模型

卫星重力是目前大地测量学研究的热点问题。本项目基于HL-SST和SGG数据，对GOCE重力场恢复方法进行系统研究，结合抗差估计理论、方差分量估计理论、自适应正则化理论，提出一套GOCE重力场恢复新方法。该方法将有效控制HL-SST和SGG数据中的各类异常误差和系统误差的不利影响，并自适应地平衡两类观测数据在重力场恢复中的贡献。针对GOCE重力场恢复中的不适定问题，发展一种新的综合验前模型信息和验后观测信息的自适应正则化理论和算法，其基本思想是利用验前模型信息确定正则化矩阵，利用验后观测信息确定自适应正则化因子。重点研究各种自适应正则化因子模型的构造、求解及在GOCE重力场恢复中的应用。利用GOCE卫星HL-SST和SGG数据恢复地球重力场将为填补我国重力空白区、发展我国自主的卫星重力测量、精化我国区域重力场研究奠定基础。同时对海洋学、地球物理学、空间技术的发展具有重要的理论和实际意义。