抗差滤波和重要点提取相结合的压缩算法及应用

InSAR监测成果中含有大量的冗余信息,影响形变机理反演计算分析的效率,需要进行压缩处理。结合InSAR数据特点和后处理需求,提出了基于重要点提取的矢量压缩法,该方法原理简单,压缩效率高。顾及到InSAR成果含有各种误差,影响成果的可靠性和压缩效率,提出了将抗差滤波和重要点提取相结合进行InSAR监测成果的数据压缩。实例验证抗差滤波具有较好的抗差能力,提取的等值线光滑可靠;相比于重要点提取的直接压缩算法,基于抗差滤波的压缩算法具有更高的压缩比,能够更好地反映特征信息。     

利用改进的数学形态法进行车载激光点云地面滤波

目的 通过分析车载激光点云的特征,提出了一种基于改进的数学形态法的地面滤波方法。该算法运用三维虚拟格网组织数据,在形态法迭代过程中采用环形结构元优化滤波窗口,利用局部区域自适应坡度阈值对形态法开运算进行控制。在获得初始低点后,基于邻域坡度滤波提取地面点。利用两个不同区域的点云数据进行了实验,以验证改进算法的有效性。     

基于SW统计量的自适应时频峰值滤波压制地震勘探随机噪声研究

由于金属矿区地震记录中随机噪声性质复杂且信噪比低,常规降噪方法难以达到预期的滤波效果.时频峰值滤波(TFPF)方法是实现低信噪比地震勘探记录中随机噪声压制的有效方法,但其在复杂地震勘探随机噪声下时窗参数优化问题仍难以解决.本文充分利用地震勘探噪声的统计特性,结合Shapiro-Wilk(SW)统计量辨识地震勘探记录中的微弱有效信号,提出基于SW统计量的自适应时频峰值滤波降噪方法(S-TFPF).在S-TFPF方案中,对于有效信号集中区,S-TFPF方法根据信号频率特征,选择有利于信号保持的较短时窗长度;对于噪声集中区,按噪声方差自适应增加时窗长度,增强随机噪声压制能力.S-TFPF应用于合成记录和共炮点记录的滤波结果表明,与传统时频峰值滤波方法相比,S-TFPF方法可以有效抑制低信噪比地震勘探记录中的随机噪声,更好地恢复出同相轴.     

重力异常分离的小波域优化位变滤波方法

在重力异常分离中,频率域滤波分离方法是以全局数据频谱特征设计针对性的滤波器实现的.滤波器参数与空间位置无关,因此无法针对局部数据频谱特征动态调整滤波器参数.针对该局限性,在小波域滤波理论和优化滤波方法的基础上,本文研究提出了小波域优化位变滤波法,该方法具有空间变化滤波能力,在不同空间位置实现不同的滤波器特性,从而能实现局部数据频谱与全局数据频谱存在较大差异的重力异常分离问题.理论模型数据分离实验结果表明,在局部数据频谱与全局数据频谱差异较大的情况下,该方法相对于Butterworth滤波和优化滤波等方法具有优势.最后,用一个实例进行检验计算,体现了所提方法技术的效果和应用前景.     

一种自适应增益限的反Q滤波

地层的Q吸收会造成地震波振幅衰减、相位畸变,分辨率和信噪比明显降低.反Q滤波可消除由于地层Q吸收造成的振幅衰减和相位畸变,从而提高地震资料的分辨率;但反Q滤波振幅补偿的数值不稳定性问题会严重降低地震资料的信噪比,并产生很多假象.截止频率法和稳定因子法反Q滤波振幅补偿方法虽可控制数值非稳定性问题,但振幅补偿函数的增益限为一个时不变的常数,且与地震数据动态范围无关,其经常会压制深层地震波的高频成分,反而降低地震资料的分辨率;因此,本文在研究截止频率法和稳定因子法的基础上,结合地震数据的动态范围对地震记录分辨率的影响,提出了一种自适应增益限的反Q滤波振幅补偿方法,其增益限和稳定因子都是时变的,且都自适应于地震数据有效频带的截止频率.合成数据和实际数据试算表明,本文的自适应增益限的反Q滤波方法可恢复地震信号有效频带范围内的能量,且能较好地控制数值非稳定性问题,最终获得高分辨率和高信噪比的地震数据.     

压制空间非平稳地震勘探随机噪声的ROAD径向时频峰值滤波算法

径向时频峰值滤波算法是一种有效保持低信噪比地震勘探记录中反射同相轴的随机噪声压制方法,但该算法对空间非平稳地震勘探随机噪声压制效果不理想.本文研究空间非平稳地震勘探随机噪声,即各道噪声功率不同的地震勘探随机噪声,其在径向滤波轨线上表征近似脉冲噪声,在径向时频峰值滤波过程中干扰相邻道滤波结果.为了减小空间非平稳随机噪声的影响,本文提出一种基于绝对级差统计量(ROAD)的径向时频峰值滤波随机噪声压制方法.该方法首先根据径向轨线上信号的绝对级差统计量检测空间非平稳地震勘探随机噪声,然后结合局部时频峰值滤波和径向时频峰值滤波压制地震勘探记录中的随机噪声.将ROAD径向时频峰值滤波方法应用于合成记录和实际共炮点地震记录,结果表明ROAD径向时频峰值滤波方法可以压制空间非平稳地震勘探随机噪声且不损害有效信号,有效抑制随机噪声空间非平稳对滤波结果的影响.与径向时频峰值滤波相比,ROAD径向时频峰值滤波方法更适用于空间非平稳地震勘探随机噪声压制.     

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号, 信噪比较低. 如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题. S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法. 同其他分析时变信号的方法相比, S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件, 它的时频分辨率与分析信号的频率有关, 且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单. 因此, S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性. 本文在S变换的基础上, 利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理, 实验结果表明, 该方法有效地提高了信噪比, 压制了有效频带范围内的混频干扰, 突出了弱反射信号, 使得波组信息更加丰富, 有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层, 特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率, 为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

基于卡尔曼滤波重构GRACE-FO姿态数据

重力卫星姿态数据通过非保守力转换和KBR（K-Band Ranging）天线相位中心改正影响时变重力场模型精度,因此如何获取高精度的姿态数据是原始载荷数据处理的重要研究内容.GRACE-FO（GRACE Follow-On）每颗卫星均安装了三颗星敏感器和一个惯性测量单元（IMU,Inertial Measurement Unit）测量卫星姿态数据.星敏感器对姿态的低频部分敏感,惯性测量单元对姿态的高频部分敏感,融合这两类数据可以获得高精度的姿态数据.为此,本文首先基于扩展Kalman滤波,以四元数和陀螺仪漂移参数为状态变量推导了一种新的姿态Kalman滤波融合算法.然后基于GRACE-FO Level-1A实测数据验证本文提出的姿态Kalman滤波算法是否可行,并分析对反演时变重力场模型精度的影响.对于GRACE-FO星敏感器数据处理而言,融合多个星敏感器数据可以抑制高频部分噪声的精度,特别对于三个星敏感器融合的精度要略高于两个星敏感器融合.对于星敏感器与IMU融合而言,本文解算的姿态数据充分融合了IMU测量的角速度信息,相较于官方机构精度至少提高了3倍,并在0.01~0.1 Hz上噪声水平要低一个量级左右.对时变重力场反演而言,从反演时变重力场模型的阶方差和等效水高上看,在任务初期姿态数据误差引起的时变重力场模型误差大约为5%,而进入任务稳定期时反演的重力场模型精度基本一致.目前姿态数据的精度对反演的时变重力场模型的精度影响很小,影响时变重力场模型的精度主要来源于其他误差.

     

OBC与拖缆数据的子波域匹配滤波方法研究

海底电缆（OBC）采集方式的出现,导致OBC采集与拖缆采集数据进行拼接成为三维连片地震资料处理中的一个重要环节.由于采集方式不同,数据在振幅、频率、相位等方面均存在较大差异.为了消除和减小这些差异,为后续的地质解释和油气预测提供便利,本文提出了一种在子波域的1范数匹配滤波方法来计算匹配滤波因子,以用来提高OBC数据和拖缆数据的匹配精度,改善连片处理的数据品质,为后续的地质解释和油气预测提供便利.通过实际资料检验,子波域匹配滤波方法在OBC与拖缆数据拼接应用中取得了较好的效果.     

2013年3月涿鹿微震群遗漏地震事件检测和发震构造分析

震群活动时,短时间发生大量地震,不同地震事件的记录波形相互交叠影响,易造成地震目录的遗漏,对震群发震构造分析等研究带来不利的影响.本文针对2013年3月3日至5日在河北涿鹿发生的微震震群,利用匹配滤波技术,以地震台网观测目录所记录地震事件的波形为模板,在连续波形记录中搜索与模板相似的信号,从而检测台网目录遗漏的地震.利用波形互相关标定新检测到地震事件的P波和S波到时,进而对其震中位置和震级做出估计.计算结果显示,通过互相关扫描检测到52个地震台网常规分析遗漏的地震,约为地震目录给出的45个事件的1.16倍.检测到的遗漏地震震级估算为ML0.1~0.9,通过震级-频次统计分析,加入遗漏地震后地震目录的完整性在ML0.3~0.8范围内有较明显的改善.根据地震事件精定位结果,推测此次震群的发震构造为北西走向倾角较大的断层,施庄断裂为发震构造的可能性较大.