传感器网络分布式$l_2-l_\infty$滤波器设计：随机丢失与拓扑切换

"该文研究了传感器网络中分布式$l_2-l_\infty$滤波器设计的问题，尤其是在面临随机测量数据丢失和网络拓扑结构随机切换的挑战时。在分布式滤波网络环境下，每个本地滤波器的估算不仅依赖于自身的测量数据，还依赖于相邻节点的信息交流。论文首先通过二进制序列模型描述了传感器数据丢失的随机性质，而滤波器网络的拓扑结构变化则用Markov链进行建模。接着，为了分析滤波误差系统的$l_2-l_\infty$性能，作者构建了一个Lyapunov函数，探讨了系统的均方指数稳定性。然后，利用线性矩阵不等式（LMI）技术，提出了一种设计分布式$l_2-l_\infty$滤波器的具体方法。文章最后通过数值实例验证了所提方法的有效性和实用性。" 这篇研究聚焦于分布式滤波器在网络中的应用，特别是针对传感器网络中的实时状态估计。在传感器网络中，由于通信限制和环境因素，测量数据可能会随机丢失，同时网络拓扑也可能动态变化。在这种复杂情况下，设计有效的滤波器至关重要。论文采用的概率模型和Markov链理论有助于理解和预测这些不确定性的影响。$l_2-l_\infty$性能指标是衡量滤波误差系统稳定性的关键，它关注的是滤波误差随时间的平方根的无限范数，即系统在所有可能输入下的最大瞬态响应。 通过Lyapunov函数，研究人员能够证明滤波误差系统在平均意义下的稳定性，这对于保证滤波器在各种网络条件下的稳健性是必要的。线性矩阵不等式（LMI）是一种强大的工具，可以用来寻找满足特定性能要求的滤波器参数，简化了设计过程。文章的数值实例进一步证实了所提出的滤波器设计方法在实际应用中的可行性。 此外，该文还引用了其他相关的研究，包括基于不完全测距的移动传感器网络定位算法、具有分布时滞和随机测量数据丢失的离散切换系统H∞滤波、具有间歇性观测的无线传感器网络分布式容错目标跟踪以及基于目标覆盖的异构有向传感器网络分布式节点调度策略，这些都表明了传感器网络领域对分布式滤波和系统稳定性的持续关注。