重力卫星时变重力场条带误差加权平均滤波算法

摘要：

重力反演与气候实验(gravity recovery and climate experiment,GRACE)时变重力场条带误差直接影响着陆地水储量反演精度.采用加权平均滤波算法用于削弱此类误差,该算法简单有效,易于通过编程实现.采用德州大学奥斯丁分校太空研究中心(Center for Space Research of Texas University in Austin,CSR)提供的Level-2 RL05版本时变重力场模型反演2009年5月全球陆地水储量变化情况和2010年中国西南地区干旱事件,在处理条带误差时利用加权平均滤波算法,并将结果与其他方法进行比较.比较结果表明:加权平均滤波算法与传统算法处理效果基本一致,验证了该算法的有效性和可靠性.

关键词：重力卫星、条带误差、加权平均滤波、高斯滤波

所属期刊栏目：19

分类号：P312.1(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)

资助基金：国防科工局民用航天技术预先研究项目D010103;国家重点研发计划2018YFC1503503;国家自然科学基金41704135

在线出版日期：2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：52-57