分布式估计与任务分配：WSANs协同机制的优化设计

本文主要探讨了"基于分布式估计及任务分配的WSANs协同机制"这一研究领域，针对无线传感器/执行器网络（Wireless Sensor/Actuator Networks, WSANs）中传感器-执行器(S-A)协同工作的问题，提出了创新性的解决方案。论文由莫磊和胥布工两位学者共同完成，他们分别在华南理工大学自动化科学与工程学院开展研究，其中莫磊博士研究生专注于无线传感器网络的协同感知与控制，而胥布工教授则是一位网络化控制系统理论与应用、无线传感器/执行器网络理论以及大系统理论的专家。 文章的核心内容包括两个关键部分：一是针对多源信息估计及融合的需求，设计了一种能够在传感器和执行器上并行运行的联邦滤波器。联邦滤波器是一种分布式处理技术，通过将信息处理任务分解到多个节点，提高了数据处理的效率和鲁棒性，这对于WSANs中的实时数据融合至关重要。二是为了考虑时间和能量约束，以及优化控制指标，论文提出了一个基于事件驱动的执行器任务分配机制。这种机制旨在有效地协调执行器之间的协同工作，确保在满足系统性能需求的同时，兼顾资源的有效利用。 作者的研究工作受到高等学校博士学科点专项基金和国家自然科学基金面上项目的资助，显示了其研究的理论基础和实践价值。文中引用了国际通用的TN98分类号，表明该研究属于技术报告和技术通信类别。论文通过仿真结果展示了所提算法的实际效能，证明了其在WSANs协同工作中的可行性与有效性。 这篇研究论文不仅提供了解决WSANs中S-A协同问题的新方法，还为无线网络的优化调度和资源管理提供了有价值的技术参考，对于推动无线传感器网络技术的发展具有重要意义。