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A Seismic Blind Deconvolution Algorithm Based on Bayesian Compressive Sensing

机译：基于贝叶斯压缩感知的地震盲反褶积算法

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Compressive sensing in seismic signal processing is a construction of the unknown reflectivity sequence from the incoherent measurements of the seismic records. Blind seismic deconvolution is the recovery of reflectivity sequence from the seismic records, when the seismic wavelet is unknown. In this paper, a seismic blind deconvolution algorithm based on Bayesian compressive sensing is proposed. The proposed algorithm combines compressive sensing and blind seismic deconvolution to get the reflectivity sequence and the unknown seismic wavelet through the compressive sensing measurements of the seismic records. Hierarchical Bayesian model and optimization method are used to estimate the unknown reflectivity sequence, the seismic wavelet, and the unknown parameters (hyperparameters). The estimated result by the proposed algorithm shows the better agreement with the real value on both simulation and field-data experiments.
机译：地震信号处理中的压缩感测是根据地震记录的非相干测量结果构造的未知反射率序列。当地震子波未知时，盲地震反褶积是从地震记录中恢复反射率序列。提出了一种基于贝叶斯压缩感知的地震盲反卷积算法。该算法将压缩感知与盲地震反褶积相结合，通过地震记录的压缩感知测量得到反射率序列和未知地震子波。使用分层贝叶斯模型和优化方法来估计未知反射率序列，地震子波和未知参数（超参数）。所提算法的估计结果在仿真和现场数据实验中均显示出与真实值更好的一致性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第7期|427153.1-427153.11|共11页
  • 作者

    Li Yanqin; Zhang Guoshan;

  • 作者单位

    Inst Disaster Prevent, Dept Disaster Prevent Equipment, Beijing 101601, Peoples R China.;

    Tianjin Univ, Sch Elect Engn & Automat, Tianjin 300072, Peoples R China.;

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  • 正文语种 eng
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