隨著石油地球物理勘探技術(shù)的飛速發(fā)展,地震勘探儀器也向著多維、多分量、多參數(shù)和高分辨率等方向邁進(jìn),地震勘探數(shù)據(jù)量隨之呈指數(shù)增長(zhǎng),需要更高的數(shù)據(jù)傳輸速率來(lái)確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性,否則會(huì)影響施工效率和勘探分辨能力。特別是地震勘探儀器從有線傳輸轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在廣泛使用的無(wú)線傳輸后,面對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)回收、信道帶寬限制等現(xiàn)實(shí)狀況,如何提高地震勘探系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸能力成了研究熱點(diǎn)和待解決的核心問(wèn)題,其中,對(duì)地震數(shù)據(jù)的壓縮與重構(gòu)技術(shù)的研究顯得尤為迫切,數(shù)據(jù)壓縮可以從傳輸?shù)脑搭^減少數(shù)據(jù)量,改善勘探系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸效率,提高數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理速度,節(jié)省存儲(chǔ)空間。由于傳統(tǒng)香農(nóng)采樣定理的制約,現(xiàn)有壓縮技術(shù)方案大部分是對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)變換編碼來(lái)消除其冗余,從而達(dá)到壓縮效果,再通過(guò)解碼反變換恢復(fù)出原始數(shù)據(jù)。這類壓縮與重構(gòu)方案需要對(duì)完整的地震數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,不僅時(shí)效性差,容易造成硬件資源浪費(fèi),而且解碼完全是編碼的逆運(yùn)算,編解碼算法間的關(guān)聯(lián)性太強(qiáng),難以同時(shí)滿足實(shí)時(shí)壓縮與高精度重構(gòu)的需求。針對(duì)以上問(wèn)題,本文基于壓縮感知（CS）理論提出一種新的地震數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)方案。在地震數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程中,首先使用Logistic混沌序列構(gòu)造出混沌伯努利測(cè)量矩... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

傳統(tǒng)的采樣、壓縮和解壓過(guò)程

圖 2.2 壓縮感知理論下的采樣、壓縮和解壓過(guò)程縮感知理論的壓縮重構(gòu)模型一維信號(hào)的數(shù)據(jù)壓縮采集可以表示為如下數(shù)學(xué)模型：y x n...........................................Nx R表示原始數(shù)據(jù)，My R表示采集的數(shù)據(jù)，也叫觀測(cè)值MNR 為測(cè)量矩陣，其中 M N。由于多數(shù)情況下，信，但在某個(gè)變換域內(nèi)是稀疏的或可壓縮的，即x在某變換域系數(shù) 是 K -稀疏的，可表示為 K0 ，則方程（2.1）可以yxnH .......................................，上標(biāo) H 表示共軛轉(zhuǎn)置，因?yàn)?是酉矩陣，所以有 H，I 表示為單位矩陣。

圖 2.3 信號(hào)壓縮測(cè)量過(guò)程示意圖由于 M N，求稀疏解時(shí)，需要列舉出 中非零元素的所有KNC 種排列可能，于一個(gè)經(jīng)典的 NP-hard 非凸優(yōu)化問(wèn)題，可以利用 1l 范數(shù)優(yōu)化問(wèn)題求解該欠定陣的稀疏解，等同于求解以下表達(dá)式： 122 argmin y ..................................（2.5）綜上，通過(guò)重構(gòu)算法精確求解出變換系數(shù) 后，就可以通過(guò)反變換完整的重出來(lái)原始信號(hào)x ，表達(dá)式如下： Hx ...................................................（2.6）.3 稀疏表示.3.1 幾種常見(jiàn)的稀疏表示方式

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]陸上地震數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通訊技術(shù)現(xiàn)狀及展望[J]. 張曉普,林君,楊泓淵,趙玉江,張帥帥.  地球物理學(xué)進(jìn)展. 2016(03)
[2]基于Logistic混沌-貝努力序列的循環(huán)壓縮測(cè)量矩陣構(gòu)造算法[J]. 臧華中.  四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(05)
[3]一種有序高斯循環(huán)測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)及性能分析[J]. 肖靜嫻,申曉紅,王海燕,劉興晨.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(10)
[4]基于EZW算法的地震數(shù)據(jù)壓縮[J]. 徐鋒濤,張正炳,桂志先.  石油地球物理勘探. 2015(05)
[5]二進(jìn)制信號(hào)的混沌壓縮測(cè)量與重構(gòu)[J]. 郭靜波,李佳文.  物理學(xué)報(bào). 2015(19)
[6]基于Kent映射的混合混沌優(yōu)化算法[J]. 劉建軍,石定元,武國(guó)寧.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2015(06)
[7]基于混沌序列和RIPless理論的循環(huán)壓縮測(cè)量矩陣的構(gòu)造[J]. 郭靜波,汪韌.  物理學(xué)報(bào). 2014(19)
[8]基于壓縮感知的Curvelet域聯(lián)合迭代地震數(shù)據(jù)重建[J]. 白蘭淑,劉伊克,盧回憶,王一博,常旭.  地球物理學(xué)報(bào). 2014(09)
[9]基于Shearlet變換的地震隨機(jī)噪聲壓制[J]. 劉成明,王德利,王通,馮飛,程浩,孟閣閣.  石油學(xué)報(bào). 2014(04)
[10]混合高斯分布的變分貝葉斯學(xué)習(xí)參數(shù)估計(jì)[J]. 徐定杰,沈忱,沈鋒.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(07)

碩士論文
[1]基于壓縮感知理論的地震數(shù)據(jù)重構(gòu)方法研究[D]. 羅騰.吉林大學(xué) 2015
[2]基于貝葉斯理論的壓縮感知恢復(fù)算法研究[D]. 王薇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[3]基于提升小波變換的地震數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)研究[D]. 張艷.吉林大學(xué) 2014
[4]基于貝葉斯的壓縮感知重構(gòu)算法研究[D]. 張文韜.安徽大學(xué) 2014
[5]基于提升小波變換的地震勘探數(shù)據(jù)有損壓縮研究[D]. 石水勇.青島大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3290487