重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法

• 作者: 李振春 李永强 李钟晓 谷丙洛
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 压缩感知方法 插值 Huber范数 伪地震数据 异常噪声 衰减
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 处理技术
• 页码范围: 80-91,135
• 页数: 13页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2020.01.010

摘要

地震数据中存在异常强噪声,基于重建误差L2范数最小化约束的压缩感知方法假设重建误差满足高斯分布.因此,上述压缩感知方法不能去除满足超高斯分布的异常噪声.为了更好地消除异常噪声并提高插值精度,提出采用Huber范数代替L2范数对重建误差施加最小化约束,Huber范数的最小化约束实际上等价于对大重构误差(异常噪声)的L1范数最小化约束和对小重构误差(高斯随机噪声)的L2范数最小化约束,因此对异常噪声具有很好的鲁棒性.通过引入理论上构建的伪地震数据将Huber范数最小化问题转化为L2范数最小化问题,可以有效地求解基于重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法的Huber-L0最优化问题.另外,还讨论了高斯随机噪声的强度、异常噪声强度和参数选取对插值精度的影响.模型数据和实际数据的处理结果表明:与基于重建误差L2范数最小化约束的压缩感知方法相比,基于重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法可以更好地消除异常噪声,并保护有效信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李钟晓	青岛大学电子信息学院	9	2	1.0	1.0