基于压缩感知的小波域地震数据实时压缩与高精度重构

地震数据压缩是解决地震仪无线数据传输的一项关键技术。现有技术方案是对现场数据变换编码,消除其冗余达到压缩效果,再解码反变换恢复原始数据。这类方案需要对完整采集的地震数据进行操作,不仅时效性差,造成了硬件资源浪费,而且数据解码难以高精度恢复。针对以上问题,本文基于压缩感知理论(CS)提出一种新的地震数据压缩重构方案,通过构造混沌伯努利测量矩阵(CBMM)对地震数据小波变换后的稀疏系数进行压缩,在下位机端实时编码;为了提高重构精度,采用贝叶斯小波树结构CS重构算法(BTSWCS),根据小波树结构统计特性,构建一个分层贝叶斯CS先验模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛推理对模型参数后验估计,在上位机端恢复原始数据。实际地震数据处理表明,使用本方法对总采样点为2~8的数据压缩,压缩时间可缩短至1.0×10^(-5)s。低信噪比情况下,本文重构算法使峰值信噪比(PSNR)值至少提升5dB。