基于GCV正则化维纳滤波的地震信号去噪研究

论文摘要

噪声压制是现代信号处理的主要研究课题之一。地震资料是地质勘探、石油勘探的主要资料来源,而人工采集地震资料时总会受到随机干扰的影响,当随机干扰能量过大时,会降低地震资料的信噪比。信噪比是地震资料处理的基础,多数信号处理方法在高信噪比条件下都能很好的压制随机噪声,但是当信噪比降低到一定程度,大多数方法的滤波结果会恶化。因此,研究压制强随机噪声地震资料的滤波方法不但可以降低地震勘探成本,也是发展的需要。维纳滤波是一种基于最小均方误差准则的最优线性滤波。其优点是对平稳随机过程无论是连续或离散,标量或向量均适用;在高信噪比条件下,广泛应用于信号处理、目标识别、图像滤波等领域。然而,当维纳滤波用于处理强噪声地震信号时,噪声干扰导致维纳霍夫方程求解过程中出现矩阵病态问题,使滤波结果存在噪声压制不彻底,幅值衰减等问题。针对以上问题,了解解决矩阵病态问题的正则化方法,提出基于GCV（Generalized-Cross- Validation）正则化维纳滤波方法。本方法的目标函数是由维纳滤波目标函数和正则化因子控制的正则项目标函数两部分组成,其中正则项由维纳滤波目标函数的一阶导数组成。经理论推导求出滤波因子表达式,再结合GCV方法选取最优正则化因子,从而求出最优滤波因子,实现GCV正则化维纳滤波处理。此方法可处理强随机噪声背景信号,实现噪声压制。针对本文提出的改进算法,做了大量的仿真实验。首先将正则化维纳滤波方法应用到正演信号处理中,对单轴、多轴、多频率、断层信号进行滤波处理,并对时域结果及其频谱图像进行分析。其结果证明,处理以上各类信号,该方法均可以有效压制随机噪声,且信号保幅性能好。将实验结果与维纳滤波结果相比较,证明了GCV正则化维纳滤波的滤波效果更好,适应性更强。最后将本方法应用到实际地震资料处理中,结果表明,GCV正则化维纳滤波处理实际地震资料达到有效压制随机噪声,改善输出同相轴,提高输出信号的分辨率及信噪比的目的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 地震信号处理来源及研究意义
• 1.2 地震信号滤波方法的发展状况
• 1.2.1 随机噪声的分类
• 1.2.2 随机噪声的性质
• 1.2.3 提高信号分辨率及信噪比的技术
• 1.3 本文工作及文章结构
• 1.4 本章小结
• 第2章 地震信号处理及维纳滤波理论
• 2.1 引言
• 2.2 地震信号处理
• 2.3 维纳滤波方法
• 2.3.1 滤波概念
• 2.3.2 维纳滤波
• 2.4 本章小结
• 第3章 正则化维纳滤波算法原理
• 3.1 引言
• 3.2 正则化维纳理论建立背景
• 3.3 GCV 正则化维纳滤波
• 3.3.1 维纳滤波模型基础
• 3.3.2 正则化维纳滤波的建立及推导
• 3.3.3 GCV 方法选取正则化因子
• 3.4 本章小结
• 第4章 正则化维纳滤波的仿真实验
• 4.1 引言
• 4.2 地震正演信号仿真实验
• 4.2.1 单双同相轴模型实验
• 4.2.2 断层多频率同相轴模型实验
• 4.3 数据结果分析
• 4.4 实际地震资料仿真实验
• 4.4.1 实际地震资料说明
• 4.4.2 实际地震资料处理
• 4.5 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 导师及作者简介
• 致谢