Page 95 - 大数据云计算技术与通信安全研究
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第三章 大数据云计算技术在通信传输工程中的应用
号原始数据进行动态采集。在网络大数据环境当中，所有的铜带数据同步操作，
均有利于提升信号传输效率检测的质量。因此，根据这一特点，需要对网络通信
环境当中的信号进行稀疏化处理，并结合离散余弦变换，实现对稀疏基矩阵的构
建，可用如下表达式表示：
式（12）
公式（12）中，Ψ 表示为网络通信信号稀疏基矩阵；n 表示为网络通信信号
稀疏化处理后的稀疏程度；Ψ 1 ，Ψ 2 ，M，Ψ n 表示为网络通信信号稀疏基矩阵中
的元素。再利用上述矩阵完成对网络通信信号样本采集矩阵的构建，得到如下表
达式：
式（13）
公式（13）中，H u，v ，表示为网络通信信号样本采集矩阵；d u，v ，表示为第
u 个网络通信信号到第 v 个网络通信信号之间的实际传输距离；h u，v ，表示为均
值为零的高斯噪声衰减参数。根据上述公式（2）进一步得出，通过稀疏化处理
后的网络通信信号量。将其在矩阵当中进行投影，以此获取到相应的信号矢量值，
从而实现对网络通信信号的采集。构建网络通信信号样本采集矩阵的目的，是在
多样复杂且瞬息变幻的海量数据中，提取出具有代表性的信号样本。通过建立信
号样本，将通信信号“脸谱化”，发现多样信号间的差异，选取其中代表性信号
样本，作为建立信号传输效率模型的典型向量。信号样本采集矩阵是模型能否实
现高还原度的基础。
（二）网络通信信号动态还原
在完成对网络通信信号样本采集矩阵构建后，本节采用逐步迭代的方式，对
网络通信信号中的动态数据进行采集，其采集过程如下：
第一步：对网络通信信号节点当中的动态数据进行采集。
第二步：对动态数据进行稀疏处理。
第三步：对动态数据采集矩阵进行构建。
第四步：对动态数据进行传输，从网络通信信号节点位置传输到中心节点
位置。
第五步：采用逐步迭代法对动态数据处理。
第六步：获取动态数据的相关信息以及传输效率。
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