航空重力测量是一种以飞机为载体的动态测量,在测量过程中受到各种误差源的干扰和影响,这会在观测数据中引入噪声,航空重力测量中噪声占据了相当宽的频段,并且噪声的幅度比重力信号高出百倍甚至几千倍,只有在低频段的很窄部分信号比噪声大。为了得到真实的重力测量值,需要对航空重力测量数据中的噪声进行处理。对于观测数据中的低频噪声(或称为低频误差)可以采用网络平差的方法予以消除。这样在对低频噪声进行网平差之前需要先消除高频噪声,消除高频噪声可以采用FIR低通滤波器。基于这一思路,论文主要进行以下几个方面的研究:1.阐明了飞机的自然运动是怎样对航空重力测量产生影响的,得到了由飞机运动引起的航空重力测量误差的频谱特性,指出了测量误差频谱的能量主要集中在某一频率f附近,这一频率f可以指导航空重力测量中FIR低通滤波器的设计。2.通过对一个实际测量数据进行滤波处理讨论了在航空重力测量中FIR低通滤波器的设计,得出了滤波器截止频率确定和滤波器长度确定的相关结论,并比较了用各种窗函数设计的FIR低通滤波器对航空重力测量数据的滤波效果,指出了汉宁窗和海明窗是比较合适的。3.将低频噪声的网络平差处理分成粗差的处理、系统误差的处理和偶然误差的处理三个部分。并通过对一测量实例进行处理,验证了这些误差处理算法的有效性。4.在偶然误差处理的过程中,设计了一种方法用于检验偶然误差的处理效果,主要用到了重复测线的信息。5.针对有的航空重力测量中测线并没有构成网状的情况,这样就不能用网络平差的方法消除误差,设计了重复测线系统误差自调整的方法,能够对重复测线上的系统误差进行处理。