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研究生: 莊峰輔
Juang, Feng-Fu
論文名稱: 卡爾曼濾波應用於空載GPS/INS測量數據求定重力場之研究
A Study on Kalman Filter for Determining Gravity Field from Airborne GPS/INS Measurement Data
指導教授: 尤瑞哲
You, Ruei-Je
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 測量及空間資訊學系
Department of Geomatics
論文出版年: 2004
畢業學年度: 92
語文別: 中文
論文頁數: 70
中文關鍵詞: 重力場空載重力測量卡爾曼濾波
外文關鍵詞: gravity field, airborne gravimetry, Kalman filter
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  •   空載重力測量最大的特點就是可以不受地形限制的影響,快速地獲取重力場的資料,且高效率求得大範圍區域的重力值。不同的空載重力解算模式所能達到的精度不同,其誤差模式也不同。
      本研究利用空載GPS/INS測量數據以卡爾曼濾波估得空載重力擾動向量,並再以最小二乘配置法濾除此擾動向量可能的雜訊,以提高精度。實驗結果顯示,以此模式求得之空載重力其內在精度大約在±4mgal以內,外在精度在±8mgal以內。

      Quick measurements of gravity over wide areas and no terrain limit are the superiority of the airborne gravimetry . The accuracy and error model of airborne gravity affected by methods of determining airborne gravity .
      In the study , Kalman filter for determining airborne gravity disturbance vectors from airborne GPS/INS measurement data is applied , and furthermore , Least Squares Collocation is used to improve the accuracy . The results of the experiments have shown that the internal precision of the estimated gravity is about ±4mgal, and the external precision about ±8mgal.

    中文摘要 I 英文摘要 Ⅱ 目錄 Ⅲ 表目錄 Ⅴ 圖目錄 Ⅵ 第一章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2 文獻回顧 2 1.3 研究動機與目的 4 1.4 研究方法 5 1.5 論文架構 6 第二章 全球定位系統與慣性導航系統 8 2.1 坐標系統 8 2.1.1 GPS/INS常用的坐標系統 9 2.1.2 各坐標系統間的關係 12 2.1.3 坐標轉換矩陣的時間導數 15 2.2 慣性導航系統 17 2.2.1 陀螺儀 19 2.2.2 加速儀 22 2.3 全球定位系統 23 第三章 GPS/INS空載重力測量 28 3.1 GPS/INS空載重力測量基本原理 29 3.2 直接求差法估計重力 29 3.3 卡爾曼濾波 31 3.4 卡爾曼濾波估計重力 33 3.5 最小二乘配置過濾雜訊 37 3.6 數值微分法求GPS加速度 39 3.6.1 位置向量的時間導數 39 3.6.2 數值微分法 40 3.7 空載重力與地面重力之化算 46 第四章 實驗與分析 52 4.1 實驗儀器與資料的介紹 52 4.1.1 實驗儀器 52 4.1.2 實驗資料 54 4.2 實驗資料的處理 55 4.2.1 GPS資料 55 4.2.2 INS資料 56 4.2.3 卡爾曼濾波估計重力擾動向量 56 4.3 實驗成果 57 4.4 精度分析 57 4.4.1 內在精度分析 60 4.4.2 外在精度分析 62 4.5 直接求差估計重力擾動 65 第五章 結論與建議 66  參考文獻 67

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    校外:2004-08-19公開
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