存在异构时不变时延时的基于一致性的分布式估计

经典的分布式估计场景通常假设传感器网络上的信息交换及时且可靠。相比之下，本文考虑通过受传输时延影响的传感器网络进行单时间尺度分布式估计。所提出的离散时间网络化估计器由两步组成：(i) 对（延迟的）先验估计达成一致；(ii) 量测更新。传感器仅通过（可能）时延的传输链路与它们的出邻居共享其先验估计。假设时延随时间固定、异构且已知。我们假设分布式能观测性而非局部能观测性，这显著降低了传感器的通信/感知负载。利用增广矩阵与克罗内克积的概念，证明了所提估计器在强连通网络上针对特定时延上界的收敛性。