本文对混合相位反褶积方法进行了研究。尝试对现有的方法做一定的改进。在对Porsani-Ursin方法做深入研究之后提出用多项式分解的方法来实现混合相位反褶积，通过求解和变换最小相位子波Z变换的根来得到一系列的混合相位子波，用这些混合相位子波做子波反褶积，并比较反褶积结果，依据最大峰度准则从中选取最优结果。数值试验和实际资料处理效果表明该方法能改善反褶积的效果，即使得不到全局最优解，也能得到比最小平方反褶积更具有非高斯性的反褶积结果。　　基于高阶统计的地震子波估计不需要做最小相位假设。本文就是在前人研究的基础上，研究基于三谱的非最小相位的地震子波估计和反褶积方法，由于关于双谱的研究比较多也相对成熟，而对三谱的研究却很少。采用传统二阶统计的方法求子波的振幅谱并用Pan-Nikias方法从地震道的三谱中求出子波的相位谱，反傅氏变换得到地震子波，然后做子波反褶积。试验表明该方法虽然受到高阶谱估计的方差太大的和计算误差的影响，还能取得比最小相位反褶积好的效果。　　盲反褶积结合高阶统计和信息论的知识，利用地震反射系数的非高斯性和其概率分布来寻优。而ICA(独立变量分析)中的盲解卷和地震反褶积有很多类似和交叉的地方。通过对反射系数建立高斯混合模型，并利用ICA中的盲解卷Bussgang算法成功实现了盲反褶积。