航空重力系统误差估计和向下延拓的逆泊松半参数方法

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1、航空重力系统误差估计和向下延拓的逆泊松半参数方法赵启龙1,2，李建成1，徐新禹1，于男11武汉大学测绘学院，湖北武汉，430079２地球空间环境与大地测量教育部重点实验室，湖北武汉，430079摘要：常用航空重力系统误差事后处理方法需外部重力数据，但很多地区无外部重力数据。研究发现半参数模型可在无“外部数据”时估计系统误差，先用自然样条函数为系统误差建模，后用补偿最小二乘法和光滑参数求解，最后用广义交叉核实法（不需先验信息）选取光滑参数。本文将半参数模型用于向下延拓逆泊松积分，建立逆泊松半参数混合模型，既可无外部重力时估计系统误差，又可向下延拓。实验表明：无外部重力时逆泊松

2、积分和最小二乘配置法受系统误差影响最大，向下延拓精度最差；正则化算法可减弱系统误差影响，向下延拓精度较好；逆泊松半参数混合模型可估计系统误差，向下延拓精度最好。关键词：半参数模型；逆泊松积分；向下延拓；系统误差InversePoissonIntegralSemi-ParametricApproachofEstimatingAirborneGravitySystematicErrorandDownwardContinuationZHAOQilong1,2,LIJiancheng1,XUXinyu1,YUNan11.SchoolofGeodesyandGeomatics,Wuh

3、anUniversity,Wuhan430079,China;2.KeyLaboratoryofGeospaceEnvironmentandGeodesyofMinistryofEducation,WuhanUniversity,Wuhan430079,ChinaAbstract:Theexistingsystematicerrorsprocessingmethodofairbornegravityneedsexternalgravitydata,butmanyareasdonothaveexternalgravitydata.However,semi-parameterm

4、odelcanestimatethesystematicerrorswithoutexternaldata.Firstly,thesystematicerrorsaremodelingusingnaturalsplinefunction.Thencompensationleastsquaresmethodisusedtoestimatetheparameterandthenaturalsplinefunction.Thesmoothparameterisusedtobalancethem.Moreimportantly,thegeneralizedcrossvalidati

5、onmethodtodeterminethesmoothparameterdoesnotneedpriorinformation.Therefore,weproposetoapplysemi-parametermodelintheinversePoissonintegraltoestimatesystematicerrorsanddownwardcontinuationinonestep.ThenumericaltestresultsshowtheinversePoissonintegralandleastsquarecollocationcannotestimatesys

6、tematicerrors.TheregularizationmethodbasedoninversePoissonintegralcanreducesystematicerroreffect.Thesemi-parametercombineinversePoissonintegralmodelcanestimatesystematicerrorsandimprovedownwardcontinuationaccuracyatthesametimewithoutexternalgravitydata.Keywords:semi-parametricmodel;inverse

7、Poissonintegral;downwardcontinuation;systematicerrors基金项目：国家重点基础研究发展计划-973计划(2013CB733301)；国家高技术研究发展计划-986计划(2013AA122502)；国家自然科学基金面上项目(41374022)；中央高校基本科研业务费专项基金资助(2015214020202)。FoundationSupport:NationalKeyBasicResearchProgramofChinaNo.2013CB733300;NationalH