Optimal Filtering Methods for Passive Monitoring of Available Bandwidth Estimation of Network Channel

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Acesso é pago ou somente para assinantes

Resumo

Статья посвящена разработке математического обеспечения решения прикладной задачи оценивания доступной пропускной способности сетевого канала передачи данных по косвенным наблюдениям одного из передаваемых потоков. Задача сведена к фильтрации состояний некоторого марковского скачкообразного процесса по косвенным бесшумовым и считающим наблюдениям. Искомые оценки представимы в виде решения связанных систем обыкновенных дифференциальных уравнений и рекуррентных соотношений. Качество предложенных оценок проиллюстрировано некоторым численным примером.

Sobre autores

A. Borisov

Email: ABorisov@frccsc.ru

Bibliografia

  1. Guerrero C. Available Bandwidth Estimation: A Hidden Markov Model Approach. Saarbru¨cken: Lambert Academic Publishing, 2010.
  2. Chaudhari S., Biradar R. Survey of Bandwidth Estimation Techniques in Communication Networks //Wireless Pers. Commun. 2015. Vol. 83. P. 1425–1476.
  3. Airon M., Gupta N. Bandwidth Estimation Tools and Techniques: A Review // International Journal of Research. 2017. V. 4. P. 1250–1265.
  4. Salcedo D., Cesar D. Guerrero C., Martinez R. Available Bandwidth Estimation Tools: Metrics, Approach and Performance // Int. J. Commun. Networks Inform. Security. 2018. V. 10. No. 3. P. 580–587.
  5. Kalman R. A new approach to linear filtering and prediction problems // J. Basic Engineer. 1960. V. 82. No. 1. P. 35–45.
  6. Bergfeldt E., Ekelin S., Karlsson J. Real-time available-bandwidth estimation using filtering and change detection // Computer Networks. 2009. V. 53. No. 15. P. 2617– 2645.
  7. Bozakov Z., Bredel M. Online Estimation of Available Bandwidth and Fair Share Using Kalman Filtering // Proc. of 8th International IFIP-TC 6 Networking Conference, 2009. LNCS. V. 5550. P. 548–561. Springer, Berlin, Heidelberg.
  8. Липцер Р., Ширяев А. Статистика случайных процессов. М.: Наука, 1974.
  9. Wong E., Hajek B. Stochastic Processes in Engineering Systems. New York: Springer, 1984.
  10. Elliott R., Aggoun L., Moore J. Hidden Markov Models: Estimation and Control. N.Y.: Springer, 2008.
  11. Kallianpur G., Striebel C. Stochastic differential equations occurring in the estimation of continuous parameter stochastic processes // ТВП. 1969. Т. 14. Вып. 4. С. 597–622.
  12. Липцер Р., Ширяев А. Теория мартингалов. М.: Физматлит, 1986.
  13. Br´emaud P. Point Process Calculus in Time and Space. N.Y.: Springer, 2021.
  14. Limnios N., Opri¸san G. Semi-Markov Processes and Reliability. N.Y.: SpringerScience+Business Media, LLC, 2001.
  15. Grabski F. Semi-Markov Processes: Applications in System Reliability and Maintenance. Amsterdam: Elsevier, 2015.
  16. Cocozza-Thivent C. Markov Renewal and Piecewise Deterministic Processes. Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2021.
  17. Калашников В., Рачев С. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания. М.: Наука, 1988.
  18. Jacod J. Multivariate point processes: predictable projection, Radon-Nikodym derivatives, representation of martingales // Z. Wahrsch. Verw. Geb. 1975. V. 31. P. 235–253.
  19. Floyd S., Jacobson V. Random early detection gateways for congestion avoidance // IEEE/ACM Trans Netw. 1993. V. 1. No. 4. P. 397–413.
  20. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1986.
  21. Борисов А., Куринов Ю., Смелянский Р. Вероятностный анализ класса марковских скачкообразных процессов // Информ. и еe примен. 2024. Т. 18. Вып. 3. С. 30–37.
  22. Борисов А. Фильтрация состояний и параметров специальных марковских скачкообразных процессов по косвенным наблюдениям без шума // Информ. и еe примен. 2025. Т. 19. Вып. 1 (в печати).
  23. Эллиотт Р. Стохастический анализ и его приложения. М.: Мир, 1986.
  24. Sørenson H., Stubberud A. Non-linear filtering by approximation of the a posteriori density // Int. J. Contr. 1968. V. 8. No. 1. P. 33–51.
  25. Бертсекас Д., Шрив С. Стохастическое оптимальное управление: случай дискретного времени. М.: Наука, 1985.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © The Russian Academy of Sciences, 2025