本文对基于GOCE梯度数据的重力场反演进行了研究。GOCE(Gravity field and steady-state Ocean Circulation Explorer) 是欧空局发射的利用重力梯度测量来恢复静态高阶重力场的一颗卫星。从发射至今已经为大地测量研究提供了大量数据。本文即主要研究如何利用梯度数据进行重力场恢复，针对高阶重力场位系数求解过程中， 位系数多，利用最小二乘或配置方法解算时计算量过大的问题，本文的工作基于调和分析来完成，且是建立在一组新的边界条件基础之上，即根据引力梯度张量的组合量在不同坐标系下具有几组不变量的特点，建立了引力梯度不变量与扰动位径向梯度的关系式，后通过调和分析恢复位系数，这不仅有效避免了坐标变换引起的误差，同时也极大简化了计算，针对引力梯度测量数据存在的低频误差问题，本文采用了新的滤波方式。主要策略包括两点，一是不直接对观测值进行滤波，而是在引进正常位的基础上对扰动梯度进行滤波，避免了滤波过程中高阶引力梯度低频信号的损失问题；二是滤波器采用1000阶的有限脉冲响应滤波器(FIR)，且滤波方式采用向前向后滤波，有效避免了滤波过程的频率漂移问题。采用本文的方法，利用GOCE提供的EGG_NOM_2和SST_PSO_2数据成功恢复出了一组位系数，和欧空局提供的模型相比， 具有一致的精度，但本文的方法更加简单有效。