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摘要
为解决移动大数据恢复领域存在的数据恢复效率不高和恢复精准度较低等问题，提出了一种基于压缩感知方案的移动大数据恢复算法.首先，利用节点数据传输过程中存在的稀疏特性，采用映射-鉴权方式设计传感映射矩阵，以增加数据恢复的精准性，降低恢复过程所带来的数据损耗.进一步采用线性方式优化数据传输，采用线性规划方案对传输噪声予以擦除，提升数据恢复过程的抗噪性能.随后，基于双线拓扑自愈机制设计链路恢复方法，通过链路树方式迅速对网络节点实现再组网，进而降低网络链路失效概率，提升链路恢复精准效果.仿真实验表明，与当前移动大数据恢复领域常见的深度学习算法和能量参数恢复学习算法相比，本文算法具有数据损耗率较低及数据恢复时间较短的特点，具有很强的实际部署价值.
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