连续缺失地震数据的高阶流式预测滤波插值方法

由于观测系统实施以及经济因素的限制，采集到的勘探地震数据在空间方向上总是不规则分布的，并且往往会出现数据的大范围连续缺失情况.许多后续地震数据处理方法(例如：多次波压制和波动方程偏移等)都需要空间上规则分布的数据.插值技术是一种解决地震数据缺失问题的有效手段，但是传统的数据插值方法在进行连续缺失数据重建时往往会出现失效的情况，尤其在处理非平稳地震同相轴时精度不高，并且大多数的方法需要迭代计算，在处理高维大规模数据时效率较低.针对连续缺失地震数据的快速插值问题，本文提出了一种非迭代的时空域高阶流式预测滤波插值方法，通过使用高阶限制条件来提高连续缺失数据的滤波器估计精度，提高局部约束条件的稳定性，改善低阶流式计算由于滤波器系数无法连续更新所造成的插值失效情况.同时，空间非因果滤波器和蛇形插值路径的设计方案可以有效减小大范围连续缺失数据和数据边界对于预测滤波器的计算误差，本方法能够有效处理包括近炮检距缺失情况在内的连续缺失数据插值重建.通过与工业标准傅里叶凸集投影(POCS)方法进行比较，理论模型和实际数据处理结果表明，本文提出的高阶流式预测滤波插值方法对高维连续缺失地震数据有较好的重建效果...