- Код статьи
- S24139777S0005231025060048-1
- DOI
- 10.7868/S2413977725060048
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 6
- Страницы
- 61-85
- Аннотация
- 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.
- Ключевые слова
- доступная пропускная способность канала марковский скачкообразный процесс наблюдения без шума мартингальное представление уравнения оптимальной фильтрации
- Дата публикации
- 15.04.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 2
Библиография
- 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.
