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基于稀疏冗余表示的三维地震数据随机噪声压制
被引量：
17
1
作者
张广智
常德宽
+3 位作者
王一惠
李振振
赵阳
印兴耀
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期600-606,1-2,共7页
传统的二维随机噪声压制方法应用于三维地震数据的随机噪声压制时,去噪效果往往不理想,为此提出基于稀疏冗余表示的压制三维地震数据随机噪声的方法。该方法在贝叶斯框架下,通过正交匹配追踪(OMP)和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新三...
传统的二维随机噪声压制方法应用于三维地震数据的随机噪声压制时,去噪效果往往不理想,为此提出基于稀疏冗余表示的压制三维地震数据随机噪声的方法。该方法在贝叶斯框架下,通过正交匹配追踪(OMP)和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新三维稀疏矩阵和三维超完备离散余弦变换(DCT)字典,利用三维超完备DCT字典作为三维地震数据的稀疏冗余表示,使三维地震数据中随机噪声得到压制。三维模拟数据和实际地震数据试算表明:与常规f-x反褶积法和K-L变换法相比,该方法既提高了三维地震数据体的信噪比,又有效地保护了地震反射信号,而且水平切片的连续性和平滑性很好,构造复杂区域的分辨率也得到提高。
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关键词
稀疏冗余表示
三维超完备DCT字典
三维地震随机噪声压制
正交匹配追踪
K-奇异值分解
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职称材料
l_1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用
被引量：
1
2
作者
林波
张增辉
朱炬波
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期152-157,共6页
通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的l1-analysis稀疏重构模型,用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足l1-analysis稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将l1-analysis...
通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的l1-analysis稀疏重构模型,用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足l1-analysis稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将l1-analysis稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于l1-analysis稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。
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关键词
(l1)-analysis
稀疏
重构
冗余
稀疏
表示
阵列信号处理
波达角估计
低信噪比
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职称材料
压缩感知及其在地震勘探中的应用
被引量：
27
3
作者
王华忠
冯波
+4 位作者
王雄文
胡江涛
李辉
刘少勇
周阳
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期467-474,共8页
压缩感知思想在油气勘探领域已经受到了充分的关注。主要体现在两个方面,一个是与随机采样有关的随机地震数据采集系统的设计与评价、同时源激发的混叠数据分离、空间非规则数据的规则化、地震数据的去噪和地震数据压缩(传输)等;另一方...
压缩感知思想在油气勘探领域已经受到了充分的关注。主要体现在两个方面,一个是与随机采样有关的随机地震数据采集系统的设计与评价、同时源激发的混叠数据分离、空间非规则数据的规则化、地震数据的去噪和地震数据压缩(传输)等;另一方面是地震数据的特征表达、模型参数(如速度模型参数)的特征表达、模型特征表达情况下的地震波正演模拟以及对应的稀疏反演方法(包括多尺度反演方法)。前者可以直接借鉴信号和图像处理领域发展的各种方法;后者需要勘探地球物理学家及相关领域研究人员提出合适的思想和方法。来自以沉积地层为主的地下介质中的反射(绕射)波场是有特征的或可压缩的;以层状地层为主的模型参数也是可压缩的。这是压缩感知方法能用于地震勘探的基础。首先简述了压缩感知的基本思想,指出它是一套随机采样理论。然后阐述了无论是叠前地震数据或是叠前偏移成像结果都是可以稀疏表达的,压缩感知理论可以在地震勘探中得到有效应用。接着从随机采样、同时源激发的混叠数据的分离、高维数据规则化方面展示了压缩感知思想的应用。关于随机采样,指出当前地震数据采集的技术重点应该是更高效地实现"两宽一高"的数据采集。最后列举了压缩感知思想在特征数据提取、编码炮集成像和特征波场成像中的应用。
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关键词
信号和图像的特征表达
稀疏
与
冗余
表示
压缩感知
随机采样
L1/L0范数反演
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职称材料
题名
基于稀疏冗余表示的三维地震数据随机噪声压制
被引量：
17
1
作者
张广智
常德宽
王一惠
李振振
赵阳
印兴耀
机构
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
中国石油勘探开发研究院西北分院
中国石油华北油田公司地球物理勘探研究院
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期600-606,1-2,共7页
基金
国家"973"项目(2014CB239201
2013CB228604)
国家油气重大专项(2011ZX05014-001-010HZ)资助
文摘
传统的二维随机噪声压制方法应用于三维地震数据的随机噪声压制时,去噪效果往往不理想,为此提出基于稀疏冗余表示的压制三维地震数据随机噪声的方法。该方法在贝叶斯框架下,通过正交匹配追踪(OMP)和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新三维稀疏矩阵和三维超完备离散余弦变换(DCT)字典,利用三维超完备DCT字典作为三维地震数据的稀疏冗余表示,使三维地震数据中随机噪声得到压制。三维模拟数据和实际地震数据试算表明:与常规f-x反褶积法和K-L变换法相比,该方法既提高了三维地震数据体的信噪比,又有效地保护了地震反射信号,而且水平切片的连续性和平滑性很好,构造复杂区域的分辨率也得到提高。
关键词
稀疏冗余表示
三维超完备DCT字典
三维地震随机噪声压制
正交匹配追踪
K-奇异值分解
Keywords
sparse and redundant representation,3Dovercomplete DCT dictionary,3Dseismic ran-dom noise suppression,orthogonal matching pur-su
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
l_1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用
被引量：
1
2
作者
林波
张增辉
朱炬波
机构
国防科技大学理学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期152-157,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60901071
61002024
+2 种基金
61102169
61201332)
国防科学技术大学科研计划项目(JC11-02-03)
文摘
通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的l1-analysis稀疏重构模型,用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足l1-analysis稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将l1-analysis稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于l1-analysis稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。
关键词
(l1)-analysis
稀疏
重构
冗余
稀疏
表示
阵列信号处理
波达角估计
低信噪比
Keywords
（l1）-analysissparse recovery
redundant sparse representation
array signal processing
DOA estimation
low Signal-to-Noise Ratio
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
压缩感知及其在地震勘探中的应用
被引量：
27
3
作者
王华忠
冯波
王雄文
胡江涛
李辉
刘少勇
周阳
机构
同济大学海洋与地球科学学院波现象与反演成像研究组
出处
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2016年第4期467-474,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41374117)
国家科技重大专项(2011ZX05005-005-008HZ
+1 种基金
2011ZX05006-002
2011ZX05023)联合资助~~
文摘
压缩感知思想在油气勘探领域已经受到了充分的关注。主要体现在两个方面,一个是与随机采样有关的随机地震数据采集系统的设计与评价、同时源激发的混叠数据分离、空间非规则数据的规则化、地震数据的去噪和地震数据压缩(传输)等;另一方面是地震数据的特征表达、模型参数(如速度模型参数)的特征表达、模型特征表达情况下的地震波正演模拟以及对应的稀疏反演方法(包括多尺度反演方法)。前者可以直接借鉴信号和图像处理领域发展的各种方法;后者需要勘探地球物理学家及相关领域研究人员提出合适的思想和方法。来自以沉积地层为主的地下介质中的反射(绕射)波场是有特征的或可压缩的;以层状地层为主的模型参数也是可压缩的。这是压缩感知方法能用于地震勘探的基础。首先简述了压缩感知的基本思想,指出它是一套随机采样理论。然后阐述了无论是叠前地震数据或是叠前偏移成像结果都是可以稀疏表达的,压缩感知理论可以在地震勘探中得到有效应用。接着从随机采样、同时源激发的混叠数据的分离、高维数据规则化方面展示了压缩感知思想的应用。关于随机采样,指出当前地震数据采集的技术重点应该是更高效地实现"两宽一高"的数据采集。最后列举了压缩感知思想在特征数据提取、编码炮集成像和特征波场成像中的应用。
关键词
信号和图像的特征表达
稀疏
与
冗余
表示
压缩感知
随机采样
L1/L0范数反演
Keywords
characteristic expression of signal and image
sparse and redundant representation
compressed sensing
random sampling
L1/L0 norm inversion
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏冗余表示的三维地震数据随机噪声压制
张广智
常德宽
王一惠
李振振
赵阳
印兴耀
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2015
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
l_1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用
林波
张增辉
朱炬波
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
压缩感知及其在地震勘探中的应用
王华忠
冯波
王雄文
胡江涛
李辉
刘少勇
周阳
《石油物探》
EI
CSCD
北大核心
2016
27
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