西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2009年
4期
57-61
,共5页
卡尔曼滤波%自相似业务%预测算法
卡爾曼濾波%自相似業務%預測算法
잡이만려파%자상사업무%예측산법
针对网络拥塞控制中不能准确预测自相似业务量的问题,提出了一种噪声在线估计卡尔曼滤波(NOEKF)算法.NOEKF算法不依赖于业务源反馈信息,通过观测节点处当前和过去时刻的业务量来预测下一时刻的业务量,并建立了业务量的卡尔曼滤波状态方程和观测方程,给出了递推形式的状态向量最佳估计形式.考虑到未知状态方程和观测方程噪声的统计特性,采用在线估值法,并引入遗忘因子对噪声的统计特性进行估计.NOEKF算法预测准确、偏差小.仿真结果表明,与经典卡尔曼滤波算法和时间序列预测方法比较,NOEKF算法能够更精确地预测自相似业务量,预测误差可降低60%以上.
針對網絡擁塞控製中不能準確預測自相似業務量的問題,提齣瞭一種譟聲在線估計卡爾曼濾波(NOEKF)算法.NOEKF算法不依賴于業務源反饋信息,通過觀測節點處噹前和過去時刻的業務量來預測下一時刻的業務量,併建立瞭業務量的卡爾曼濾波狀態方程和觀測方程,給齣瞭遞推形式的狀態嚮量最佳估計形式.攷慮到未知狀態方程和觀測方程譟聲的統計特性,採用在線估值法,併引入遺忘因子對譟聲的統計特性進行估計.NOEKF算法預測準確、偏差小.倣真結果錶明,與經典卡爾曼濾波算法和時間序列預測方法比較,NOEKF算法能夠更精確地預測自相似業務量,預測誤差可降低60%以上.
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