盲源分离技术是伴随着信息和计算机技术的发展而出现的,它要解决的问题是:如何在源信号和传输通道参数均未知的情况下,仅仅由观测信号估计或恢复出源信号。作为信号处理领域的一个研究热点,盲源分离技术受到诸多学者的关注和研究,并在生物医学工程、语音通信系统、图像处理、地震勘探等众多领域得到了广泛的应用。　　 在地震勘探领域,勘探目标逐渐转向小砂体、薄互层、微裂缝等隐蔽油气藏,而这些异常地质体中储层目标具有地震响应能力弱、波形易畸变等特点,从而导致反射波的同相轴难于追踪。本文针对以上问题,在研究盲源分离理论的基础上,围绕盲源分离技术在地震弱信号分离中的应用展开研究。实现了基于预条件共轭梯度法的地震盲反褶积;改进了基于FastICA的地震去噪方法;提出了基于盲源分离的地震弱信号分离算法,通过对模型及实际资料的处理,取得了较为理想的效果,证明了该方法的合理性和有效性。论文的主要研究内容如下:　　 (1)在研究分析盲反褶积基础理论和方法的基础上,结合最小二乘约束和柯西准则构建目标函数,采用预条件共轭梯度法迭代反演反射系数和地震子波,实现地震盲反褶积。　　 (2)研究线性瞬时混合盲源分离在地震信号去噪中的应用。假设地震信号中存在的有效信号和噪声相互统计独立,并且服从非高斯分布,依据ICA理论,取某一地震道的两次观测值或者近似取相邻两道的观测值,进行ICA分离处理即可分解出有效信号和噪声。针对ICA固有的不确定性问题,提出了基于相关分析的方法来确定分离信号的顺序及相位。　　 (3)研究基于盲源分离的地震弱信号分离算法。在系统分析盲源分离理论及隐蔽圈闭地震反射信号的特征的基础上,建立适合储层目标弱信号分离的地震盲源信号混叠模型,然后基于盲源分离提出了地震弱信号分离方法,并通过迭代法加以实现。对模型和实际资料处理验证了该算法的合理性和有效性。