[发明专利]一种全自动重力测试仪高精度动态数据处理方法

摘要

本发明公开了一种全自动重力测试仪高精度动态数据处理方法，包括步骤：A.获得重力测量仪的输出信号y(k)＝s(k)+v(k)；B.设根据时间序列分析方法建立的重力测试仪随机误差p阶AR模型为将系统方程表示为：y(k)＝H(k)·x(k)+v(k)；C.建立状态一步预测方程、一步预测均方误差、误差序列、估计量测噪声、滤波增益、状态估计、估计均方误差。本发明在仅仅采用三轴加速度计的基础上，能够实时、高精度地对重力测试仪的输出数据进行动态滤波，在保证精度的同时，使得滤波后的数据更加逼近真实重力情况，适用于静态、车载或海洋动态条件。

主权项

1.一种全自动重力测试仪高精度动态数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A.获得重力测量仪的输出信号y(k)＝s(k)+v(k)，其中，s(k)为重力异常特征信号，k为采样时刻且k＝1,2,…,N，v(k)为k时刻测量噪声；N为采样点的数目；步骤B.设根据时间序列分析方法建立的重力测试仪随机误差p阶AR模型为其中，{e(k)}为干扰噪声序列，v(k)⊥e(k)；将系统方程表示为：y(k)＝H(k)·x(k)+v(k)，其中，x(k+1)为k+1时刻系统待估计的状态变量；y(k)为k时刻重力测试仪的观测值；为k时刻到k+1时刻系统状态一步转移矩阵；w(k)为k时刻系统噪声向量；Γ(k+1,k)为系统噪声矩阵；H(k)为k时刻系统量测转移矩阵；步骤C.建立状态一步预测方程：一步预测均方误差：误差序列：v(k)＝y(k)‑H(k)·x(k/k‑1)，估计量测噪声：R(k)＝R(k‑1)+(v(k)·vT(k)‑H(k)·P(k/k‑1)·HT(k))，滤波增益：K(k)＝P(k/k‑1)·HT(k)·(H(k)·P(k/k‑1)·HT(k)+R(k))‑1，状态估计：估计均方误差：P(k)＝(I‑K(k)·H(k))·P(k/k‑1)。