谭斌 林沧 卢鑫

（中国船舶工业系统工程研究院 北京 100094）

1 引言

为提高重力辅助定位导航系统的精度和性能，提高重力基准图［1～2］的准确度是重中之重。目前获取海洋重力异常要素的常用方式包括卫星测量、航空测量、船舶测量重力异常［3～4］。卫星测高的常用方式包括卫星重力测量以及卫星测高反演［5～8］。卫星测量可以测出重力场的轮廓，也就是重力场的中高频信息，但是在远海应用较好，近海岸地区测量精度低。航空测量受地形地貌特征影响较大，测出的是重力场中频高频信息。船测重力异常缺点是测量方式和测量范围有限，同时受成本限制，但是可测出重力场的细节，即重力场的高频信息。本文提出的重力异常数据融合方法是基于离散小波变换原理［9～11］。为提高重力基准图的准确度，将全球重力场模型（Global Gravity Field Model，GGM）、DEM正演、卫星测高反演等不同来源的重力数据特征进行融合和提取。此外，还需要将获得的重力网格数据划分为高频和低频数据，并通过相应的系数加权采用离散小波变换的方法进行融合，最后采取离散小波逆变换方法，获取融合后的重力图谱。

2 多源重力异常数据获取方法

2.1 重力异常卫星测量获取

1）重力异常卫星测高反演获取

卫星测高仪等同于将一个测距雷达安装在卫星上，它包括时间测量系统、发射机、接收机及数据采集系统等组成部分［12～13］。卫星测高原理如图1所示。测距雷达信号经天线由发射机发出，射向地球表面，经海面或地表反射，回波信号由接收机进行接收，天线到瞬时海面的垂直距离R可通过信号传播速度Cv和往返时间差Δτ通过综合计算得出。……