基于广义高斯分布和非凸Lp范数正则化的地震稀疏盲反褶积

摘要

由于在大多数情形下反射系数的概率分布服从广义高斯分布,可由Lp范数作为度量(0.7＜p＜1.3),且当p＜1时,广义高斯分布对弱反射信息的保留比修正柯西分布更好.为此,基于反射系数广义高斯分布的假设,从贝叶斯稀疏反演理论出发,建立了非凸Lp范数正则化的盲反褶积模型.在求解时通过交替松弛策略使反射系数和子波同步趋于真实解.为了稳定地求解反射系数,将非凸Lp范数(0＜p＜1)正则化模型转变为一个重赋权最小二乘问题求解.数值试验表明,该方法能够较好地提取子波和反射系数,有效地提高地震数据的纵向分辨率.