[发明专利]一种用于窄带信号的时频双域正则化稀疏反褶积方法及装置

说明书

本发明涉及一种用于窄带信号的时频双域正则化稀疏反褶积方法及装置。该方法及装置将常规的对反射系数进行稀疏正则化转换为对反射系数梯度进行稀疏正则化，计算时将梯度的驻点作为稀疏化输出，通过阈值函数保留反射系数曲线中的驻点，再由复合阈值函数选取大于所给阈值的驻点值，而所给阈值由输入数据的梯度自适应计算。该方法通过对反射系数梯度的迭代保留，由较大梯度逐渐迭代至弱信号的较小梯度，避免了弱信号的损失，且具有较好的自适应性及抗噪性。此外针对窄带信号的特征，我们认为其子波也是窄带的，因此地震子波在频域具有稀疏特征，从而在频域对子波梯度进行稀疏约束，使本发明能适应于窄带信号。

技术领域

本发明涉及一种信号处理方法及装置，属于地质探测技术领域，具体是涉及一种用于窄带信号的时频双域正则化稀疏反褶积方法及装置。

背景技术

在地震地质勘探过程中，通常需要对地震信号进行滤波处理选取有效信号，滤波降低了时间分辨率，同时也降低了偏移后的空间分辨率。针对分辨率下降的问题，在地震数据处理中主要利用反褶积来压缩子波，提高分辨率。受有效频带的限制，传统反褶积方法难以将一个滤波后的窄频带信号分辨率大幅提升，同时，实际记录中噪声的存在使得反褶积是一个病态的反问题，通常采用预白化法对子波矩阵加入小的扰动量来提高算法的稳定性，但这会导致求取的分辨率不够高。此外，传统反褶积基于子波为最小相位，以及反射系数是白噪序列的假设来实现，然而实际资料并不符合这样的特征，使得反褶积的效果并不理想。

很多研究为提高反褶积效果，采用其它一些统计特性来放宽对反射系数的约束，如中国专利201610190426.7基于贝叶斯反演框架的反射系数估计方法和装置，便是在贝叶斯反演框架下进行稀疏盲反褶积，结合地质统计学，从而减少对子波和反射系数的不合理约束，提高反褶积精度。但该专利得到的反射系数并不满足稀疏性。中国专利201710572136.3一种多道地震记录反射系数序列同时反演方法，则充分考虑了反射系数的稀疏特征，并利用多道联合反演提高横向连续性。但专利所述方法复杂，且涉及到的零范数逼近参数难以控制，过大过小影响反褶积效果，无法做到自适应。

稀疏反褶积则以反射系数是一系列的稀疏脉冲为假设，通过误差最小二乘拟合从含噪记录中提取反射系数的幅值及位置，求取的同时压制了噪声，相比传统反褶积提升了结果的分辨率。基于反射系数稀疏的理念，出现了很多不同算法，其中基于L0范数的稀疏反褶积是一种较为理想的稀疏优化算法。基于L0范数最小化算法直接求解比较困难，通常采用近似求解方法。各种近似求解方法中，求解形式较为简单的迭代硬阈值算法更适用于大规模的地震数据处理，因而被广泛应用。迭代硬阈值算法在计算过程中需要选取合适的初始阈值，数据不同则对初始阈值进行调节，面对大量的地震数据时需投入较多的工作量进行参数调整，使其自适应性较差。

综上所述，现有稀疏反褶积技术主要存在以下问题：

1、反射系数稀疏特征采用非零范数或者近似零范数时无法满足稀疏特征；

2、零范数稀疏反褶积技术能够充分满足系数性，但其求解过程中引入的阈值参数等无法根据数据自适应调整，影响反褶积收敛速度和精度；

3、未考虑窄带信号的特征，使得窄带信号的稀疏反褶积效果较差，且存在稳定性问题。

发明内容

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。