航空重力测量是以飞机为载体,测定近地空中重力加速度的重力测量方法。然而重力异常往往被淹没在大于它几十倍到几百倍的载体加速度中,因此为了更高效地从中提取出对我们有用的自由空间重力异常,本文对航重解算做了进一步的研究。针对我国2007年引入的GT-1A航空重力测量系统,陈海(2011)和潘炎冰(2012)在航重解算过程中使用了常规卡尔曼滤波进行处理,本研究在此基础上针对常规卡尔曼滤波算法本身存在的问题,引入了平方根滤波与模糊逻辑自适应卡尔曼滤波进行垂直加速度改正,取得了良好的效果。主要的研究工作和成果如下:首先,对常规卡尔曼滤波计算发散问题进行了研究。通过构建常速度模型,使用常规卡尔曼滤波处理后发现对于病态矩阵,由于计算机处理过程中舍入误差的积累,造成滤波结果发散,而使用平方根滤波之后则能够有效的抑制由于计算误差引起的发散问题。其次,本文对不确切知道噪声统计信息情时常规卡尔曼滤波算法的不足进行了研究。通过构建模型进行实验,引入滤波效果评判标准,发现在系统噪声和量测噪声统计信息设置的偏离真实值较大的情况下,使用模糊逻辑自适应卡尔曼滤波比使用常规卡尔曼滤波有更高的解算精度。最后,将平方根滤波和模糊逻辑自适应卡尔曼滤波应用到航空重力解算当中,并将解算的结果与常规卡尔曼滤波的解算结果进行了对比,发现平方根滤波与常规卡尔曼滤波具有相同的解算精度;使用模糊逻辑系统噪声自适应卡尔曼滤波和模糊逻辑量测噪声自适应卡尔曼滤波与使用常规卡尔曼滤波相比,提高了解算的精度。