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流量矩阵是许多网络规划和流量工程任务的关键输入，但直接监控非常具有挑战性。因此，如何根据有限的先验信息，通过合理建模来估算流量矩阵，成为重要的研究课题。已有的估算方法中，卡尔曼方法是一个相对高效和精确的方法，然而，它在实际网络环境中使用时存在“坏态”现象，导致数值计算困难。提出了平方根滤波／平滑流量矩阵估算算法对卡尔曼方法进行改进；并针对新算法的需要，提出了流量数据预处理的方法，可滤除有大量噪声的“坏”数据。模拟仿真结果显示新算法的精确性和稳定性都优于卡尔曼滤波方法。