基于压缩感知的小波域地震数据实时压缩与高精度重构

• 作者: 宋杨 王丽芝 陈祖斌 龙云
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 地震数据压缩重构 贝叶斯压缩感知 小波变换 混沌伯努利测量矩阵 贪婪算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 处理技术
• 页码范围: 674-681,693
• 页数: 9页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2018.04.003

摘要

地震数据压缩是解决地震仪无线数据传输的一项关键技术.现有技术方案是对现场数据变换编码,消除其冗余达到压缩效果,再解码反变换恢复原始数据.这类方案需要对完整采集的地震数据进行操作,不仅时效性差,造成了硬件资源浪费,而且数据解码难以高精度恢复.针对以上问题,本文基于压缩感知理论(CS)提出一种新的地震数据压缩重构方案,通过构造混沌伯努利测量矩阵(CBMM)对地震数据小波变换后的稀疏系数进行压缩,在下位机端实时编码;为了提高重构精度,采用贝叶斯小波树结构CS重构算法(BTSWCS),根据小波树结构统计特性,构建一个分层贝叶斯CS先验模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛推理对模型参数后验估计,在上位机端恢复原始数据.实际地震数据处理表明,使用本方法对总采样点为28的数据压缩,压缩时间可缩短至1.0×105s.低信噪比情况下,本文重构算法使峰值信噪比(PSNR)值至少提升5dB.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈祖斌	吉林大学仪器科学与电气工程学院	56	398	11.0	17.0
5	宋杨	吉林大学仪器科学与电气工程学院	5	22	3.0	4.0
9	王丽芝	吉林大学仪器科学与电气工程学院	3	10	2.0	3.0