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Blind maximum likelihood estimation of traffic matrices under long-range dependent traffic

机译:远程依赖流量下流量矩阵的盲最大似然估计

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摘要

A new method, based on the maximum likelihood principle, through the numerical Expectation-Maximization algorithm, is proposed to estimate traffic matrices when traffic exhibits long-range dependence. The methods proposed so far in the literature do not account for long-range dependence. The method proposed in the present paper also provides an estimate of the Hurst parameter. Simulation results show that: (i) the estimate of the traffic matrix is more efficient than those obtained via existing techniques: (ii) the estimation error of the traffic matrix is lower for larger values of the true traffic intensity: (iii) the estimate of the Hurst parameter is slightly negatively biased. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:提出了一种基于最大似然原理的数字期望-最大化算法,用于在交通表现出长期依赖时估计交通矩阵。迄今为止,文献中提出的方法并未考虑长期依赖性。本文提出的方法还提供了Hurst参数的估计。仿真结果表明:(i)流量矩阵的估计比通过现有技术获得的效率更高:(ii)对于较大的真实流量强度值,流量矩阵的估计误差较低:(iii)估计Hurst参数的值略有负偏。 (C)2010 Elsevier B.V.保留所有权利。

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