论文摘要
压缩感知的三个关键要素是目标数据的稀疏表达、随机采样和稀疏约束的优化重构算法,其中随机采样即对目标数据进行随机地抽样,采样点之间的间隔通常是不相等的。由于单纯的随机采样是完全随机的,存在某些位置采样点过于聚集或者过于分散的问题,导致过于分散位置的重构结果不理想。因此随机采样观测系统设计时要控制缺失采样点之间的最大间隔。本文提出了一种既适用于二维也适用于三维的稀疏性约束的非规则采样方法,既具有随机性又能够控制缺口大小。针对一个实际二维数据,分别使用随机采样和本文提出的稀疏性约束采样,炮点保留75%,检波点保留50%,总道数为原始的37.5%,然后进行了数据重构,重构记录表明,稀疏性约束采样的结果优于随机采样的结果,稀疏性约束采样重构结果的叠加剖面的品质和原始数据的叠加剖面品质相当,并优于随机采样重构结果的剖面品质。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 门哲,宁宏晓,李伟波,柳兴刚,郭明杰
关键词: 压缩感知,随机采样,稀疏性约束采样,数据重构
来源: 中国石油学会2019年物探技术研讨会 2019-09-09
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 地质学,地球物理学,计算机软件及计算机应用
单位: 中国石油东方地球物理公司
分类号: TP391.41;P631.4
页码: 1148-1151
总页数: 4
文件大小: 1777k
下载量: 102
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