基于极大后验估计的卡尔曼滤波反褶积

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英文篇名：Kalman filtering deconvolution based on maximum a posteriori estimation 中文刊名：勘探地球物理进展 英文刊名：Progress in Exploration Geophysics 作者：曹思远 ; 陈香朋 ; 李美 英文作者：Cao Siyuan ; Chen Xiangpeng ; Li Mei (CNPC Key Lab of Geophysical Exploration ; University of Petroleum ; Beijing 102249 ; China) 中文关键词：反褶积 ; 卡尔曼滤波 ; 状态方程 ; 观测方程 英文关键词：deconvolution ; Kalman filtering ; state equation ; survey equation 出版日期：2003-08-25 机构：石油大学CNPC物探重点实验室,石油大学CNPC物探重点实验室,石油大学CNPC物探重点实验室 北京102249 ,北京102249 ,北京102249 年：2003 期：04 出版单位：勘探地球物理进展

摘要

卡尔曼滤波反褶积是用来提高地震资料分辨率的一种方法 ,它采用观测方程和状态方程来描述系统的信号模型 ,通过观测方程求取状态方程的线性无偏最优估计 ,以及估计误差的方差阵。利用卡尔曼滤波理论开发出的反褶积算法稳定高效 ,从多道的角度提高了反褶积的效果 ,克服了传统的反褶积方法从单道上提取反褶积参数 ,不同的地震道反褶积参数不同 ,反射波相位特性变化也不同 ,从而影响反褶积质量的缺点。
Kalman filtering deconvolution is a new method to improve the resolution of seismic data. In the method, the signal model of a system is described with survey equations and state equations, so the optimal estimation and covariance of the state equations can be obtained by solving survey equations. A new deconvolution algorithm was presented on the basis of Kalman filtering method. The algorithm is stable, efficient and able to improve the effect of deconvolution. By taking multiple seismic traces into account, the method overcomes the disadvantages to extract parameters from a single seismic trace.

引文

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