基于EMD的粒子滤波在地震勘探随机噪声压制中的应用

基于EMD的粒子滤波在地震勘探随机噪声压制中的应用

作者:师大云端图书馆 时间:2020-12-27 分类:参考文献 喜欢:2755
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【摘要】地震勘探是探测地下油气资源的重要手段,由于勘探地区地质构造的复杂性及噪声成因的多样性,严重降低了勘探资料的质量,这为有用信息的提取带来了诸多不便,特别在强随机噪声背景下,一些常规的去噪方法很难达到令人满意的效果,因此发展在低信噪比条件下既能有效地抑制随机噪声,又能完整地保留有效信号的方法,提高地震资料信噪比,具有非常重要的现实意义。粒子滤波(ParticleFiltering)在递归贝叶斯框架下完成了蒙特卡洛估计,是一种基于信号生成模型的统计滤波方法,由于以信号生成模型的本身信息作为参考,滤波后更容易获取信号的时变特征信息;加之贝叶斯滤波是基于观测量与经验信息的结合估计,充分地利用先验和因果知识,以最优滤波准则求解了信号的条件概率,因此更容易保留有效信号的真实特性。鉴于以上优点本文首次引入粒子滤波算法来抑制地震资料中的随机噪声。然而实际应用中,粒子滤波过程中的表征后验分布的粒子很容易受到噪声的干扰,特别对于信噪比较低的勘探资料,能量较强的随机噪声严重影响了粒子分布,使其最终有偏于真实后验分布,影响滤波精度,为了解决这个问题,本文结合了时、频域均有较好分辨率的经验模态分解(EMD)法,提出了基于EMD的粒子滤波(EPF)算法消除地震资料中的随机噪声。在基于EMD的粒子滤波压制地震资料随机噪声的算法中,为了完成贝叶斯估计的预测和更新,首先建立了地震记录的状态空间模型,并采用时变自回归(AR)模型描述了地震信号的时变特征;其次,为解决由系统迭代时间过长而引起的粒子退化问题,探讨了重要性密度函数和重采样方法的选取;最后针对地震勘探资料低信噪比特点,为了减少强随机噪声对粒子滤波精度产生的影响,引入了经验模态分解方法,其主要思想是:粒子滤波过程中随着时间迭代,每个粒子会产生粒子时间序列,对序列进行经验模态分解,会产生依频率的高低不同本征模函数(IMF)分量,去除粒子序列受噪声干扰的高频分量,保留接近信号的低频分量,以降低噪声对粒子分布带来的偏差干扰,继而将剩余的分量重构得到新的粒子,更新后的粒子分布更趋于真实后验分布,从而提高滤波精度。最后为了验证本文提出算法的有效性,将粒子滤波算法与基于EMD的粒子滤波算法分别应用到人工模拟地震记录中,通过对比滤波前后时域波形、频域频谱的变化、分析信噪比及均方根误差对滤波性能的评价,结果表明基于EMD的粒子滤波算法兼顾了保幅和去噪的优点,滤波后信噪比可提高11dB左右;最后为了验证算法的实用性,处理了实际地震资料,结果表明经过EPF恢复出的共炮点记录,在有效抑制强随机噪声的同时可以较好地恢复出有用信号的特征。
【作者】乔美玉;
【导师】李月;
【作者基本信息】吉林大学,信号与信息处理,2014,硕士
【关键词】粒子滤波;重采样;经验模态分解;地震勘探;随机噪声;

【参考文献】
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