加权递推法提升绝对重力仪数据处理精度

本文主要探讨了加权递推最小二乘方法在绝对重力仪数据处理中的应用。绝对重力仪作为一种精密测量设备，对于地震活动和地质勘探等领域具有关键作用，其测量精度的提升至关重要。传统的测量方法依赖于落体干涉条纹理论，结合铷原子钟的时间信息来计算重力加速度。然而，最小二乘算法虽然易于实现，但对非正态分布的观测误差敏感，特别是在使用双采样过零检测技术时，测量误差会随着数据密度增加而放大。 针对这一问题，本文提出了一种抗差参数估计的加权递推算法。与传统最小二乘法不同，加权递推算法通过动态调整权重，赋予误差较大的数据较小的权重，误差较小的数据则赋予较大的权重，从而减轻粗差数据对结果的影响，避免了求解复杂多维逆矩阵的问题，提高了算法的稳定性和精度。这种算法的改进形式基于文献[4]的迭代算法和文献[5]的加权策略，使得拟合过程更加稳健，适用于绝对重力仪数据的精确处理。 文中提到的二次多项式曲线假设适用于落体运动，通过考虑重力梯度和光速有限性的影响，通过增加正弦和余弦项来抵消激光器调制频率对测量结果的干扰。尽管这些调整不会影响算法的通用性，但在实际应用中，这种适应性优化使得算法在处理实际数据时更具优势。 本文的研究旨在提供一种有效的数据处理方法，以提高绝对重力仪测量的精度和鲁棒性，这对于提高整个地球物理和大地测量领域的数据质量具有重要意义。通过加权递推最小二乘算法，能够在保持算法简洁性的同时，有效应对测量误差，为绝对重力仪的精密测量提供了新的解决方案。