[发明专利]一种基于滤波器形态检测的多次波自适应相减算法

说明书

本发明公开了一种基于滤波器形态检测的多次波自适应相减算法，包括如下步骤：S1、对数据进行分窗；S2、预测多次波与原始数据在时间方向的一维互相关，估计得到时移算子预测多次波与真实多次波之间的时间错位Δt；S3、估计滤波器形态；S4、估计滤波器形态约束的最优匹配滤波器；S5、利用获得一次波；S6、将不同窗数据进行合并得到一次波完整数据，本发明使用基于滤波器形态检测的多次波自适应相减算法可以获得更准确的多次波估计结果，分离一次波和多次波的效果更好，能够在更好地保护一次波信号的同时更有效地移除多次波信号。

技术领域

本发明属于地球物理勘探技术领域，特别涉及一种基于滤波器形态检测的多次波自适应相减算法。

背景技术

多次波自适应相减是预测-相减框架下的多次波压制的重要环节。多次波自适应相减方法可以消除多次波预测算法预测到的多次波和真实多次波的差异，从而得以有效地分离原始数据中的一次波和多次波。由于对每个数据窗口采用相同形态的匹配滤波器，传统的基于二维卷积混合模型的多次波自适应相减算法，对复杂实际数据适应性不好。因此，需要一种能够自适应地体现预测多次波结构信息的方法。

发明内容

本发明的目的是本发明提出一种基于滤波器形态检测的多次波自适应相减算法，使滤波器的形态能够自适应地体现预测多次波的结构信息。

为了解决上述问题，本发明提供一种基于滤波器形态检测的多次波自适应相减算法，所述方法包括如下步骤：

所述的方法包括如下步骤：

S1，对数据进行分窗；

S2，预测多次波与原始数据在时间方向的一维互相关，估计得到时移算子δ(Δt)、预测多次波与真实多次波之间的时间错位Δt；

S3，估计滤波器形态；

S4，估计滤波器形态约束的最优匹配滤波器；

S5，利用获得一次波；

S6，将不同窗数据进行合并得到一次波完整数据。

进一步地，所述步骤S3估计滤波器形态具体包括：

计算

通过下列公式快速计算，

其中，“H”代表矩阵共轭转置运算，

“·”代表两个矩阵的点乘运算(Schur积)，

代表第i个窗口预测到的多次波第k个同相轴数据，

FFT2和IFFT2分别代表二维快速傅里叶变换和反变换；

逐列计算的希尔伯特变换用于求取其包络：其中，“Hilbert”代表希尔伯特变换算子；

将H视为一个二维数字图像，以该图像的中心作为种子点使用种子区域生长算法获得一个连通区域，将该区域视为对的估计；

计算I＝δ(Δt)*M并以I作为对滤波器形态的约束。

进一步地，所述步骤S4估计滤波器形态约束的最优匹配滤波器，计算公式为：

式中，d⁽ⁱ⁾代表D⁽ⁱ⁾的列优先向量化形式；代表的列优先向量化形式；D⁽ⁱ⁾代表第i个数据窗口内的原始数据；代表一个特殊的二维滤波器，只在由I定义的下标集合上有值，λ代表阻尼系数，代表相应窗口内的预测多次波的矩阵化形式。

与现有技术相比：

本发明在多次波形态复杂的数据上可以更好地分离一次波和多次波，所得到的多次波压制结果既能较好保护一次波又能有效压制多次波。