近日，BB贝博艾弗森与香港科技大学、美国伊利诺伊理工学院等单位的合作研究团队在无线网络化状态估计领域取得重要进展。相关成果以“Stability Condition and Optimal Scheduling for Remote State Estimation over Wireless Networks”为题，被控制领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Automatic Control》录用为长文（Full Paper）。该论文第一作者为BB贝博艾弗森孙伯文博士，通讯作者为BB贝博艾弗森曹向辉教授，合作者包括香港科技大学施凌教授和伊利诺伊理工学院程雨教授。
基于无线通信的网络化控制已成为实现多机器人协同、车联网以及无人集群的重要支撑技术，并在智能制造、智慧交通等领域得到了广泛应用。然而，无线网络面临信道衰落与干扰导致的随机丢包、频谱资源受限引发的并发传输冲突等固有挑战，导致信息传输受限且不稳定，从而可能引发对物理过程状态估计的误差发散，并进一步致使控制失稳。因此，如何刻画状态估计在无线网络下的可稳定性、以及如何通过网络调度提高估计稳定性，成为两个根本性问题。
过去二十年多年来，控制理论与网络领域的学者们围绕这一问题开展了大量研究。现有研究已较好解决了基于单链路、星型拓扑、树型拓扑等特殊无线网络的状态估计系统稳定性和网络调度问题，但针对一般性网络拓扑下的稳定性问题仍然处于开放状态。
对此，研究团队利用网络冲突图理论对无线网络中的链路干扰关系进行建模，理论推导出一般性无线网络拓扑下基于单跳传输的状态估计误差均方可稳定的充要条件，并验证了部分相关现有结果是该条件的特例。研究证实，状态估计系统稳定性取决于“最坏链路”在“平均意义”上的表现。这一结论揭示了网络拓扑中的链路冲突关系与物理过程动力学之间存在的精密耦合，表明这种耦合可以通过最大独立集（MIS）的结构得以精确描述，为系统设计与评估提供了明确的理论边界。
在确保估计稳定的基础上，进一步设计了网络最优调度策略，在避免链路干扰的同时提高估计性能。首先提出了一种基于Whittle索引的优化调度策略，将原问题解耦为多个单链路子问题进行求解，降低了求解复杂度。针对大规模网络，提出了一种基于最大加权独立集的次优算法，在保证性能的同时，将计算复杂度从指数级降低至多项式级。仿真结果显示，所提方法在不同网络拓扑下，估计误差显著低于传统的贪婪算法和轮询机制，特别是在链路质量波动较大的情况下展现出更强的鲁棒性。
该工作通过网络通信与系统控制的协同分析与设计，突破了网络拓扑对稳定性分析的局限，为无线网络化状态估计与控制系统的设计提供了明确的理论边界。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11573676
