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GRACE-FO卫星定轨精度直接影响其反演地球重力场,评估检核轨道数据精度是保证重力场反演效果的重要步骤.自该卫星升空以来,已在轨观测近2年6个月,尚未见对各时期卫星轨道的检核分析.针对以上情况,提出了利用LRI与KBR数据检核GRACE-FO卫星精密轨道的方法,引入了基于信噪比确定权重系数的星间距离组合观测量作为参考值,对764 d卫星轨道进行了精度检核,并与几何法轨道进行对比.实验结果表明,精密轨道在两星连线上的最大偏差为5.2 cm,RMS小于8 mm,近95％的差值在4 mm以内,2018年5月至2020年2月期间轨道数据在外符合精度和稳定性上优于2020年3月至2020年11月期间数据. 相似文献
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确定区域大地水准面的几何水准方法在拟合大地水面时未顾及重力场信息,仅是一种单纯的数学拟合,忽略了重力场数据自身的物理性和不同数据间的相关性.近年来,深度学习方法得到广泛重视与研究.本文提出了一种有监督学习的RBF神经网络精化大地水准面的方法,使用包含重力异常和大地水准面高的重力场数据进行神经网络训练,并采用K-means聚类算法为RBF神经网络的径向基函数进行初始化,提高神经网络的收敛速度和精度.实验结果表明,该方法确定的平原、丘陵和山地复杂实验区域大地水准面高标准差分别为0.044、0.159和1.075 cm,优于使用几何水准直接拟合大地水准面高的精度,且在重力异常中加入蒙特卡罗随机噪声模拟的观测误差后,3类实验区域标准差总体仍在cm级,误差增幅不显著,表明该方法在确定大地水准面时,能够抑制观测误差的影响. 相似文献
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为解决Hotine积分计算低空扰动引力径向分量时的奇异性问题,本文从Hotine积分公式入手,分析了产生奇异性的原因及其影响;并在此基础上根据分区原理推导出Hotine积分的无奇异公式,本文算法将内区视为扰动重力值相等的微小平面,直接进行数学积分以消除奇异性,最后从理论上阐述了本文算法的优势。数值试验结果表明,相较于传统方法,改进后的Hotine积分在整个积分区域内连续,地表附近扰动引力径向分量的计算结果奇异性消除,而且高度越低,精度越好。此外,经过改化,Hotine积分核函数变为边界面上扰动重力差分形式,这减弱了远区地面数据对计算结果的影响,改进后的Hotine积分对地面数据的需求量相比于传统算法降低了近20倍,而且高度越低,对积分半径的要求越低。本文算法适用于低空外部重力场计算,而且效能较高。 相似文献
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扰动重力梯度是扰动重力位的二阶导数,相对于其他重力场元素能更多地反映变化的不规则地球产生的高频信息。在使用高阶次球谐系数模型获取大范围高分辨率的扰动重力梯度数据时,存在重复运算多、计算效率低下、耗时较长的问题。针对该问题,推导了简化计算公式,将中间变量提取出来作为全局参数和局部参数单独进行计算、存储,从而有效减少重复运算;并在简化公式的基础上,提出了扰动重力梯度张量快速异构并行算法,利用CUDA（compute unified device architecture）实现了梯度全张量在GPU端的并行计算。根据Txx、Tyy、Tzz三个分量满足Laplace条件验证了算法可靠性,并与传统串行算法进行了计算效率对比,实验结果表明,相较于串行算法,所提算法可减少90%以上计算耗时,可将计算效率提高60倍以上。最后利用该算法基于2 190阶EIGEN6C4模型快速构建了5′×5′分辨率的全球扰动重力梯度全张量图,计算结果显示了扰动重力梯度同地形、地球质量分布变化的相关性及其在全球范围内的数值特征。 相似文献
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在利用卫星跟踪卫星资料解算重力场模型位系数时,其海量观测数据处理以及大型方程组解算过程存在计算效率低下、对平台硬件要求高等问题。针对以上问题,提出一种基于能量守恒方法的重力场反演快速异构并行算法,基于CUDA 在GPU端实现并行计算设计矩阵,结合MKL库与分区平差法、预处理共轭梯度法在CPU端完成低内存消耗下的法方程快速构建与求解,实现重力场模型反演的异构并行计算。运用该算法处理GRACE-FO卫星2020-01-01～06-30期间观测数据,反演获得120阶重力场模型GM-GraceFO2020h;与现有模型以及算法对比分析表明,该算法所得模型与现有GRACE重力场模型精度相当,且相较于传统的串行算法,反演耗时减少98.479%,内存消耗减小1个数量级。 相似文献
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