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近些年来，为满足资源探测和地球物理研究新的需求，航空重力测量受到了广泛的关注，成为国内外的研究热点，从仪器设备到数据处理方法都得到了很快的发展。GPS定位新技术在航空重力中发挥了重要作用，不仅能获得载体精确的位置信息，而且能解算出高精度的速度，使得过去作为在航空重力测量中确定扰动加速度的棘手问题迎刃而解。本文针对航空重力测量数据处理中的关键改正项参数--载体的扰动加速度，重点研究了如何利用卡尔曼滤波估计相位变率进行GPS差分测速，并采用低通滤波来解算载体加速度的理论和方法，利用实测GPS数据，分析了GPS解算载体速度和加速度的精度，本文主要工作如下：
1、简要介绍了航空重力测量的基本原理，从航空重力测量误差模型出发分析了航空重力测量中对GPS解算载体位置、速度以及加速度的精度要求。在航空重力测量中要想获取mGal级和高分辨率的重力异常，载体的速度计算精度要达到±1～2cm/s，垂直加速度精度应优于1mGal。
2、介绍了卡尔曼滤波估计相位变率的方法和GPS差分测速的数学模型，给出了数据处理的流程并编写了相应测速程序，经实际飞行的数据解算和比对分析，结果表明静态时段和动态测线时段测速精度达到了mm/s级。在整个飞行时段，包括飞机的高速机动转弯，测速精度也达到了cm/s级。
3、给出了基于速度序列解算加速度的数据处理方法，并利用窗函数和等波纹误差均匀化法，设计了两种FIR低通滤波，通过结果对比和滤波前后的频谱分析，FIR低通滤波器能有效压制加速度信号高频段的噪声，静态时垂直加速度经过100s滤波尺度后的精度为0.6 mGal，动态测线上与GT-1A结果的互差在0.2 mGal左右。