多层信任网络结构化噪声矩阵补全算法仿真

摘要

矩阵补全是网络数据信息丢失填补恢复的重要手段,在实际应用中具有重要意义。当前有关矩阵补全的算法存在丢包情况不理想和补全效率较低的问题,提出将加权的方式应用至多层信任网络结构化噪声矩阵补全中。利用压缩感知的方式采集网络数据信息,对得到的数据干扰进行抑制。在空域中对干扰与噪声相结合下的协方差矩阵进行构建,在时域中对得到的协方差矩阵实行平滑操作,同时根据拉格朗日乘子获取可靠性比较强的空域时域滤波权值,实现网络结构化噪声干扰滤除和抑制。基于滤噪操作,引入加权理念,利用赋予不同权值给迹范数中各奇异值,防止采用相同常数阈值化所有奇异值,通过逼近梯度法实现加权矩阵补全目标模型求解,完成课题研究。实验结果显示,所提算法能够高效补全矩阵,补全结果完整性优于文献算法,大大降低了数据丢包率和补全延迟。