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EnglishIn this paper, data-based estimation of traffic flows in computer networks is dealt with. The knowledge of the traffic matrix, containing the values of flows among the nodes in a computer network, could be very useful in many aspects of network management, like capacity planning, traffic load distribution and anomaly detection. The proposed technique exploits a new observer based on Kalman filtering, suitably modified to better fit into the specific application framework. Experimental results on a Metropolitan Area Network in Milan (Italy) show that the proposed method may obtain very low error rates even in presence of severe technological constraints.
| Titolo: | A Kalman filtering approach to traffic flow estimation in computer networks |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2018 |
| Serie: | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11311/1085154 |
| Appare nelle tipologie: | 04.1 Contributo in Atti di convegno |
File in questo prodotto:
http://hdl.handle.net/11311/1085154
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