随着我国固体潮观测点的增加,我国的专家学者积累了大量的固体潮观测资料。同时,由于相关测量仪器的不断发展,科学家发现由太阳、月球相对地球位置的变化所产生的引力会使地球的重力值发生一定的变化,该变化可以通过提取地球固体潮汐中的观测数据很好地反映出来。通过对重力固体潮的观测数据研究发现,它主要表现为时间和空间上的变化,它在空间上的变化表现地球内部的一些区域性的变化,例如地壳和地幔的变化;而时间方面的变化则与某些灾难性的天然地震有着直接或间接的关系。因此,通过对重力固体潮观测资料进行研究,很有可能发现它们与天然地震所存在的相应关系,以便为地震前期的预报工作提供相应的理论依据。根据重力固体潮信号的产生原理,从信号处理的角度,提出了一个重力固体潮信号的分解模型。该模型描述了地球自转产生的潮汐谐波与月球、太阳相对于地球轨道变化产生的潮汐谐波的正交分解关系,目的是为了让重力固体潮中的各谐波分量在上面分别体现出来。为了实现该模型,本文提出了一种基于单形邻域与多角色进化策略的智能优化算法的独立分量分析(independent component analysis,ICA),对复杂的目标函数进行全局优化,更好地实现对重力固体潮信号独立分量的分离。并利用循环谱相关的方法实现对重力固体潮独立分量的乘性解调。一种基于单形邻域与多角色进化策略的智能优化算法,通过设计一个融合单形凸集逼近与随机二维度更新遗传进化的搜索算子,以多角色态实现粒子搜索多样性,实现全局优化,这是一种结构相对简单的群智能优化算法。通过仿真实验,验证了本算法的可实施性和有效性。通过这一方法,将重力固体潮汐分解在日波、半日波、长周期波等主要的几个频段内,实现了对重力固体潮信号的加性分解。最后,本文把此方法应用于重力固体潮信号的处理,实现与所提模型相对应的正交分解,将重力固体潮所包含的多个谐波分量按照产生的机制和能量差异分解到该模型三维的正交空间内。这样,更加便利地观察各谐波的能量分布和变化,其中能量较弱的长周期波分量也被充分地凸显出来。然后再对各独立分量进行谱相关分析,实现它们的乘性解调,全面清晰地揭示各谐波间存在的关系。通过对云南地区重力固体潮观测值的研究表明,利用本文所提方法得到了重力固体潮所包含的谐波分量,发现地震发生前后各谐波分量的异常变化。且该异常信息主要体现在长周期谐波分量中。这使我们能够对地震做一个有效的短期预测,从而让我们能够做出一些关于其物理性质的假设。