一种采用高精度地面重力数据对梯度计校准的方法及系统

摘要

本发明涉及一种采用高精度地面重力数据对梯度计校准的方法及系统，针对地面上具有高精度重力数据并且分布均匀的区域，采取局部重力场优化的方式，得到由地面数据计算卫星轨道处的重力梯度数据，当重力梯度测量卫星经过该区域时，在测量宽带内通过比较重力梯度的计算值和观测值来估计卫星重力梯度观测数据的尺度因子，从而对重力梯度观测值进行校准计算。

说明书

技术领域

本发明涉及大地测量技术领域，尤其涉及一种卫星重力梯度测量观测平台中的重力梯度观测值的外部校准方法及系统。

背景技术

GOCE卫星是欧空局发射的地球重力场探测卫星，搭载的高精度静电重力梯度仪由三对6个加速度计呈正交方向对称构成，可以直接测定地球重力值的二阶导数，具有高精度、高敏感度的特性。

由于低轨卫星容易受到轨道处复杂空间环境的影响，因此需要对卫星搭载的关键载荷重力梯度仪进行校准。观测数据的校准有飞行前校准，内部校准和外部校准。在卫星飞行的过程中，运行环境存在非理想状态。在此过程中，观测数据会出现系统偏差，通常表现为加速度计对读数的错位，即偏差和尺度因子的不匹配。因此在后期的数据校准处理中，多以尺度因子和偏差作为参考依据和评价标准。

飞行前校准是在卫星发射运行前对载荷进行的测试校准，属于地面测试范畴。内部校准将重力梯度仪三方向加速度计的观测值转换成普通模式(CM，Common Mode)和差分模式(DM，Different Mode)，对数据产出进行质量控制。通常情况下，内部校准的频次在一月一次。外部校准采用独立的数据源对观测数据进行校准，利用外部数据进行坐标转换后与观测数据进行对比，得到偏差值。常用的外部校准方法有：基于地球重力场模型校准和利用卫星跟踪卫星观测数据校准。

现有技术中主要采用利用地球重力场模型的校准方法，以及卫星跟踪卫星观测数据进行校准的方法实现数据校准。上述两种方法中：

利用地球重力场模型的校准方法，是指用已知重力场模型生成重力梯度，将这个计算值与重力梯度仪实际测量的观测值进行对比，得到偏差值。该种方法的缺陷在于：已知重力场模型有很多，例如OSU91A模型、EGM96模型、CG03C模型、EGM2008模型等，以尺度因子和偏差作为参考标准，不同模型达到校准精度不同，并且单纯的用重力场模型生成的数据不能达到较好的精度要求，在实际应用中还需要联合卫星测高数据和地面重力数据等其他多种类型数据。

卫星跟踪卫星观测数据进行校准指的是利用重力梯度测量卫星搭载的卫星跟踪卫星装置获得的观测数据，将基于星象仪参考框架的卫星跟踪卫星装置观测数据进行参考框架转换，得到基于重力梯度仪参考框架的观测数据，将该观测数据与卫星重力梯度观测值做对比，得到偏差值。该种方法的缺陷在于：卫星跟踪卫星校准方法分为高-低卫星跟踪模式和低-低卫星跟踪模式，其搭载的高精度GPS-GLONASS星载接收机提供了位置信息，因此可以用卫星跟踪卫星观测数据校准卫星重力梯度数据。由于高-低卫星跟踪卫星数据对低阶重力场更加敏感，该种方法的优势在于地球重力场模型的低阶部分(30阶以下)；而对于地球重力场模型的中高阶部分(30-120阶)，该种方法的校准效果不佳。

发明内容

基于现有技术的上述情况，本发明的主要目的在于：利用高精度地面重力数据对卫星重力观测数据进行外部校准。为避免上述列举的两种现有技术中对重力场模型和星载GPS的受限制约束，本方法采取利用高精度地面重力数据对卫星重力观测数据进行校准。

为达到上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种采用高精度地面重力数据对梯度计校准的方法，包括步骤：

获取待校准卫星在选取区域的重力观测数据；

构建模型重力数据；

对所述重力观测数据和模型重力数据进行滤波处理；

对所述滤波处理后的模型重力数据进行坐标变换，得到用于计算的模型重力数据；

利用所述滤波处理后的重力观测数据和用于计算的模型重力数据，计算得到校准参数。

进一步的，所述待校准卫星的重力观测数据为重力梯度测量卫星经过所述选取区域时的卫星重力观测值。

进一步的，所述模型重力数据由地面重力数据结合重力场模型，经过数据残差代换得到。

进一步的，所述滤波处理包括将所述模型重力数据和重力观测数据进行分段处理，分别对每个数据段进行插值运算，再对其进行快速傅里叶分析，确定两组数据的傅里叶系数。

进一步的，所述坐标变换包括将所述模型重力数据所处的局部指北坐标系转化为地固坐标系，再转化为惯性坐标系，最后转化为重力梯度仪参考框架下的数据。

进一步的，所述计算得到校准参数包括：

将所述滤波处理后的重力观测数据和用于计算的模型重力数据做校准计算，得到误差值v；

利用以下误差值v的计算公式计算得到校准参数x：

v＝Ax-L

其中，

根据本发明的另一方面，提供了一种采用高精度地面重力数据对梯度计校准的系统，包括：

数据获取模块：获取待校准卫星在选取区域的重力观测数据；

模型构建模块：构建模型重力数据；

滤波处理模块：对所述重力观测数据和模型重力数据进行滤波处理；

坐标变换模块：对所述滤波处理后的模型重力数据进行坐标变换，得到用于计算的模型重力数据；

校准参数计算模块：利用所述滤波处理后的重力观测数据和用于计算的模型重力数据，计算得到校准参数。

进一步的，所述待校准卫星的重力观测数据为重力梯度测量卫星经过所述选取区域时的卫星重力观测值。

进一步的，所述模型重力数据由地面重力数据结合重力场模型，经过数据残差代换得到。

进一步的，所述滤波处理包括将所述模型重力数据和重力观测数据进行分段处理，分别对每个数据段进行插值运算，再对其进行快速傅里叶分析，确定两组数据的傅里叶系数。

进一步的，所述坐标变换包括将所述模型重力数据所处的局部指北坐标系转化为地固坐标系，再转化为惯性坐标系，最后转化为重力梯度仪参考框架下的数据。

进一步的，所述计算得到校准参数包括：

将所述滤波处理后的重力观测数据和用于计算的模型重力数据做校准计算，得到误差值v；

利用以下误差值v的计算公式计算得到校准参数x：

v＝Ax-L

其中，

综上所述，本发明提供了一种采用高精度地面重力数据对梯度计校准的方法及系统，针对地面上具有高精度重力数据并且分布均匀的区域，采取局部重力场优化的方式，得到由地面数据计算卫星轨道处的重力梯度数据，当重力梯度测量卫星经过该区域时，在测量宽带内通过比较重力梯度的计算值和观测值来估计卫星重力梯度观测数据的尺度因子，从而对重力梯度观测值进行校准计算。

附图说明

图1是本发明采用高精度地面重力数据对梯度计校准的方法的流程图；

图2是构建模型重力数据过程的流程图；

图3是坐标变换的实现过程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

下面对结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。根据本发明的一个实施例，提供了一种采用高精度地面重力数据对梯度计校准的方法，该方法的流程图如图1所示，包括步骤：

S1：获取待校准卫星在选取区域的重力观测数据。根据地面重力数据的选取区域范围，截取重力梯度测量卫星经过该区域时的卫星重力观测值作为待校准卫星重力观测数据。考虑到重力梯度测量卫星搭载重力梯度仪的有效测量带宽为5mHZ-0.1HZ，所选取的检测区域的大小应接近12°×12°的范围，相当于卫星200s(5mHZ)飞行的距离所穿过的区域。

S2、构建模型重力数据。构建模型重力数据的过程如图2中的流程图所示，该模型重力数据由地面重力数据结合重力场模型，经过数据残差代换得到。选取地势平坦且地面重力点分布密度较大的区域，利用地面重力观测仪器，例如绝对重力仪FG-5，得到实测点的重力数据，即地面重力观测值，设为g

Δg

定义待校测点的重力数据为g，将选取区域的实测点残差经过插值拟合得到Δg，将Δg代换到待校测点中，得到待校测点网格坐标处的重力数据为g

S3、对所述重力观测数据和模型重力数据进行滤波处理。考虑到重力梯度值的在轨变化特性，在数据序列应用于校准计算前，还需要对其进行滤波处理，将模型重力数据和卫星的重力观测数据进行分段处理，分别对每个数据段进行插值运算，再对其进行快速傅里叶分析，确定两组数据的傅里叶系数。具体来说，可采用如下表达式：

其中，F(k)可以利用傅里叶系数展开，可以写成：

其中，T

S4、对所述滤波处理后的模型重力数据进行坐标变换，得到用于计算的模型重力数据。卫星的重力观测值是在重力梯度仪参考框架(gradiometer reference frame,GRF)下表示的，而利用重力场模型计算的重力梯度观测值一般是在局部指北坐标系(localnorth oriented frame,LNOF)下，因此在校准验证过程中需要进行坐标转换，具体转换方式如图3所示：局部指北坐标系转化为地固坐标系，再转化为惯性坐标系，最终转化为重力梯度仪参考框架下的数据，转换模型为：

V

其中，V

其中，

其中，

其中，q

其中，q1、q2、q3、q4为惯性坐标系IRF转化为重力梯度仪GRF参考框架的四元素，Q、R、T分别代表三个欧拉角的转换矩阵式。四元素的转换表达式是统一的，参见上式。

S5、利用所述滤波处理后的重力观测数据和用于计算的模型重力数据，计算得到校准参数。将卫星重力观测值与经过重力场模型计算的地面重力梯度模型之间进行比对，采用如下的校准公式：

式中，E是期望值，y是实测点的重力观测值，在本实施例中以步骤S2中得到的模型重力数据经过坐标转化后的数据带入，y

将上式简化为：

y(t)＝λ·y

其中，y(t)为带有尺度因子和偏差的卫星观测数据，将地面重力模型数据y

y'(t)＝λ·y

则校准数据与实际观测数据的误差为：

v＝y'(t)-y(t)＝λ·y

进一步可以得到：

v＝Ax-L

其中，

根据本发明的另一个实施例，提供了一种采用高精度地面重力数据对梯度计校准的系统，该系统包括：

数据获取模块：获取待校准卫星在选取区域的重力观测数据；

模型构建模块：构建模型重力数据；

滤波处理模块：对所述重力观测数据和模型重力数据进行滤波处理；

坐标变换模块：对所述滤波处理后的模型重力数据进行坐标变换，得到用于计算的模型重力数据；

校准参数计算模块：利用所述滤波处理后的重力观测数据和用于计算的模型重力数据，计算得到校准参数。

其中，该系统中的各个模块用于实现与该采用高精度地面重力数据对梯度计校准的方法相对应的各个步骤。在此不再赘述。

综上所述，本发明涉及一种采用高精度地面重力数据对梯度计校准的方法及系统，针对地面上具有高精度重力数据并且分布均匀的区域，采取局部重力场优化的方式，得到由地面数据计算卫星轨道处的重力梯度数据，当重力梯度测量卫星经过该区域时，在测量宽带内通过比较重力梯度的计算值和观测值来估计卫星重力梯度观测数据的尺度因子，从而对重力梯度观测值进行校准计算。通过本发明提供的上述技术方案，能够有效地解决单纯用重力场模型生成的数据不能达到较好的精度要求的问题，而且避免了受地势约束和对重力模型的高阶效果不佳等的问题。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。