多次波问题一直是勘探地震学中备受关注的热点问题之一,特别是在海洋油气地震勘探中。多次波的存在,干扰有效波的成像,直接导致错误的地质解释。因此研究并提出有效的多次波压制方法具有重要的现实意义和应用价值。常规的多次波压制技术是基于输出信号能量最小的原则,它是通过二阶统计量推导得到,其需要假设一次波和多次波正交才能得到最优解,这种假设往往不符合地震勘探的实际情况。ICA技术是近年由盲信号处理理论发展起来的一种新的多维信号处理方法,它是将观测信号按照统计独立的原则建立目标函数,通过优化算法将观测信号分解为若干独立成分,从而帮助实现信号的增强与分析。该技术是基于高阶统计量,将该技术应用于多次波问题,无需假设一次波和多次波正交,从而更符合地震勘探的实际情况。本文在对独立分量分析的基本理论和常规多次波压制技术学习和分析的基础上,根据地震信号的构成特点,提出了可以使用独立分量分析处理的地震信号多次波盲分离ICA模型,并基于非高斯最大化的准则进行了多次波盲分离的算法设计。该算法利用混合矩阵的一些先验知识,巧妙的解决了分离出的有效波的振幅和次序两个不确定性问题,实现了一次波和多次波的有效分离。文章最后根据一次波和多次波的时距方程,人工合成地震记录,然后利用本文所提出的方法进行仿真试验,并与常规的预测减去法比较,得到了满意的分离结果,较好的恢复了一次波信息,说明的本文提出的多次波盲分离方法的有效性。ICA克服了常规多次压制要求假设一次波和多次波正交的缺点,有效的去除了地震记录中的多次波,展示了ICA技术在地震信号处理中的应用价值和前景。