中文摘要：

由于在大多数情形下反射系数的概率分布服从广义高斯分布,可由Lp范数作为度量（0.7〈p〈1.3）,且当p〈1时,广义高斯分布对弱反射信息的保留比修正柯西分布更好。为此,基于反射系数广义高斯分布的假设,从贝叶斯稀疏反演理论出发,建立了非凸Lp范数正则化的盲反褶积模型。在求解时通过交替松弛策略使反射系数和子波同步趋于真实解。为了稳定地求解反射系数,将非凸Lp范数（0〈p〈1）正则化模型转变为一个重赋权最小二乘问题求解。数值试验表明,该方法能够较好地提取子波和反射系数,有效地提高地震数据的纵向分辨率。