一种地球物理数据处理方法
专利汇可以提供一种地球物理数据处理方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且提供一种地球物理 数据处理 方法，具体涉及一种具有信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的状态估计方法，在其中考虑了随机发生的不确定性、信道衰落和无穷分布时滞对状态估计性能的影响，构造李亚普诺夫函数完整利用了时滞的有效信息，相比于已有的神经网络动态系统的状态估计方法，本 发明 的状态估计方法能够一并考虑随机发生的不确定性、信道衰落和无穷分布时滞，得出了依赖线性矩阵不等式解的状态估计方法，实现抵制噪声干扰的效果，进一步提高了对 地层 成像的 精度 。，下面是一种地球物理数据处理方法专利的具体信息内容。
1.一种地球物理数据处理方法，其具体为一种具有信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的状态估计方法，该方法包括以下步骤：
(1)在野外勘探目标区中在实际井中以人工方法激发地震波，利用检波采集设备获得地震数据，将野外采集到的地震数据进行预处理；
(2)基于预处理后的地震数据，建立考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型；
(3)对考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型进行状态估计；
(4)根据步骤(3)对具有随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型的状态估计，求出状态估计误差；
(5)根据步骤(4)得到的状态估计误差，得到状态估计增广系统；
(6)利用状态估计增广系统，根据李亚普诺夫稳定性定理，得到状态估计器增益矩阵；
(7)将步骤(6)得到的状态估计器增益矩阵带入步骤(3)中的状态估计公式，完成对考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的状态估计；
(8)利用得到的状态估计，进行整个目标区的地震资料的成像。
2.依据权利要求1所述的地球物理数据处理方法，其特征在于，步骤(2)的具体内容为：
建立考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型，其状态空间形式为：
式中，x(k)为k时刻神经网络动态模型的状态向量，x(k+1)为k+1时刻神经网络动态模型的状态向量；τ表示神经网络动态系统的时滞，τ＝1,2,3,...,∞；x(k-τ)为k-τ时刻的神经网络动态模型的状态向量；f(x(k))为初始条件为零的非线性激励函数；ω(k)为k时刻属于l2[0,∞)的干扰信号，l2[0,∞)为在[0,∞)上平方可和向量函数空间；y(k)为神经网络系统k时刻的理想输出，z(k)为神经网络系统k时刻状态向量的线性组合；A,B,C,D,E,G,H均为已知适当维数的系统矩阵；分布时滞的收敛系数 αi(k)为服从伯努
利分布的随机变量，其中i＝1,2,3；实值矩阵ΔA,ΔB,ΔC表示有界不确定参数矩阵，满足[ΔA ΔB ΔC]＝MF(k)[N1 N2 N3]，其中M,N1,N2,N3为已知常矩阵，F(k)为未知矩阵，满足FT(k)F(k)≤I，I为单位矩阵。
3.依据权利要求1所述的地球物理数据处理方法，其特征在于，步骤(3)的具体内容为：
对考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型进行状态估计；
状态估计器公式：
式中 为在k时刻对状态向量x(k)的估计值， 为k+1时刻对状态向量x(k+1)的估计值， 为神经网络系统k时刻的实际测量输出， 为z(k)在k时刻的估计值，Af,Bf,Cf,Df为待求状态估计器增益矩阵。
4.依据权利要求1所述的地球物理数据处理方法，其特征在于，步骤(4)的具体内容为：
根据步骤(3)对具有随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的动态模型的状态估计，求出状态估计误差：
将式(1)减式(2)，得到状态估计误差方程：
式中，为已知正标量， 为信道系数， 为信道系数的
期望，令 v(k)为系统内部干扰，； 为k时刻的状态估计误
差，e(k+1)为k+1时刻的状态估计误差； 为k时刻z(k)的估计误差； 为αi(k)的期望，令
5.依据权利要求1所述的地球物理数据处理方法，其特征在于，步骤(5)的具体内容为：
根据步骤(4)得到的状态估计误差，得到状态估计增广系统；
上式中，η(k)＝[xT(k) eT(k)]T， ξ(k)＝
T T T T T T
[ω(k) v(k)]，x(k)为状态向量x(k)的转置，e(k)为状态估计误差e(k)的转置，v(k)为系统内部干扰v(k)的转置，wT(k)为系统外部干扰w(k)的转置，fT(x(k))为非线性激励函数f(x(k))的转置， 为非线性激励函数 的转置。式(4)中矩阵的形式为：
Ak＝diag{ΔA,ΔA},
Bk＝diag{ΔB,ΔB},Ck＝diag{ΔC,ΔC},
Af＝diag{Af,Af},Bf＝diag{Bf,Bf},S3＝diag{0,I},S4＝diag{-I,I},
Cf＝[Cf Cf],Df＝[Df Df],H＝[H 0],
6.依据权利要求1所述的地球物理数据处理方法，其特征在于，步骤(6)的具体内容为：
利用状态估计增广系统，根据李亚普诺夫稳定性定理，得到状态估计器增益矩阵Af,Bf,Cf,Df；
由公式：
得到矩阵 和K，通过公式
求解出状态估计器增益矩阵Af,Bf,Cf,Df；公式(5)和公式(6)中矩阵具体形式为：
L＝diag{l1,l2,…,ln},N1＝diag{N1,N1},N2＝diag{N2,N2},N3＝diag{N3,N3},F(k)＝diag{F(k),F(k)},Ak＝M F(k)N1,Bk＝M F(k)N 2,Ck＝M F(k)N3,
diag{·}表示对角矩阵,I为单位矩阵，符号 表示克罗内克尔乘积,γ为已知的性能指标，ε,λ均为未知正常数， 均为未知对称正定矩阵， 为待求矩
阵。
7.依据权利要求1所述的地球物理数据处理方法，其特征在于，步骤(7)的具体内容为：
将步骤(6)得到的状态估计器增益矩阵Af,Bf,Cf,Df带入步骤(3)中的状态估计公式，完成对考虑随机发生的不确定性和信道衰落的无穷分布时滞神经网络系统的状态估计。
8.依据权利要求1所述的地球物理数据处理方法，其特征在于，步骤(6)的具体内容为：
所述的李亚普诺夫稳定性理论为：
V(k+1)-V(k)<0
其中：
V(k)＝V1(k)+V2(k)+V3(k) (7)
V1(k)＝ηT(k)Pη(k),
式中，V(k)为k时刻的李亚普诺夫函数，V(k+1)为k+1时刻的李亚普诺夫函数，ηT(k)为η(k)的转置,ηT(l)为η(l)的转置，ηT(i)为η(i)的转置。
一种地球物理数据处理方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
为αi(k)的期望，令
(x2(k))＝0.2tanh(x2(k)),f3(x3(k))＝tanh(0.6x3(k)).
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