C平稳过程和测量噪声卡尔曼滤波方程为:,kkkaaW(),kkkuCaV()ˆ(),kkkkkaaKuCa()(),TkkkKCPCPCR()ˆ(),kkkPICKP()ˆ,kkaa()ˆ,kkPPQ()其中nkaR和nkuR分别分配和使用向量并且每一行对应一个组件;nkWR是过程噪声矩阵;nkVR是测量噪声矩阵;nnCR是对角矩阵,对角线上是每个组件目标值c;nnkPR和ˆnnkPR是先验和后验误差协方差矩阵;nnkKR是卡尔曼增益矩阵;nnRR和nnQR分别是平稳测量和过程噪声协方差矩阵。
对矩阵Q和R,对角元素对应于每个组件过程和测量噪声。
矩阵Q非对角线元素取决于不同组件之间过程噪声协方差。
同样,Kk矩阵非对角线元素对应于不同组件之间增益。
对一个层应用程序来说,举个例子,一个后验值ˆ()ka估计可以独立运行服务器应用程序,或者是多层应用程序一部分虚拟机。
、多输入多输出(MIMO)过程噪声协方差控制器,记为PNCC。
该控制器调整多层应用程序所有虚拟机分配,利用两两之间协方差VM资源利用率来捕获组件之间相关性。
与KBC控制器相比,PNCC目是给多层应用程序迅速分配资源。
、自