无线传感器网络在工业监测以及环境监测等场景中具有广泛的应用。然而,利用无线网络收集和传递环境信息时需要消耗传感器节点的能量,在无线的情况下这些能量通常来源于传感器自身能量储备,一旦能量耗尽,传感器节点也随之失效。这就要求我们针对能量有限的无线传感器网络系统进行能量调度策略的设计。调度策略常用于设计路由路径、扩大通信覆盖范围等,而本文使用状态估计精度作为调度策略的指标。因此,尽管低功率的信号传递会增大数据包丢失的概率,我们仍需要尽可能在传输信号质量和传输功耗之间权衡折中,在一定的能量供给下,保证一定的传感器节点寿命的同时提高状态估计精度,即信号传输精度。总之,本文讨论了传感器与估计器距离较远时传输精度和传输能耗的折中问题,使用了一类特殊的无线传感器网络——即,带有中继节点或反馈环路等附加结构的无线传感器网络,来降低丢包率,进而对远端状态估计进行优化。首先,我们对具有中继节点的无线传感器网络在有限时间内进行状态估计并找到最优传感器和中继节点功率发送策略。之前的工作通过一个预定义的阈值为无线传感器网络调整能耗和估计精度之间的折中,而我们则用算法来寻找最优发送策略来获得最小的估计误差期望。该算法将信号从传感器到中继节点的误差协方差的更新转换为信号从中继节点到中继节点的误差协方差更新方式,引入优控化方法,使我们能够比较不同发送策略的平均误差协方差,从而找到最优策略。其中难点在于统一不同种误差协方差更新方式,使得其更新结果得以用优控化理论进行比较。其次,我们使用具有反馈环的无线传感器网络并为它建立了一种在线算法,在有限时间和有限能量预算情况下减小估计器估计误差。我们的算法决定在当前时刻发送高功率还是低功率信号。当没有反馈时,先前的研究表明,最优发送策略应该尽可能接近均匀分布。通过反馈信息,传感器可以判断低功耗信号是否成功地到达了远端估计器。成功到达的低功率信号可以看作是高功率信号,利用这些额外的高功率信号可以提高传感器发送策略的状态估计精度。因此,我们借用控制理论中预测控制、滚动优化、反馈校正的思路设计算法,在每个时刻根据反馈信息重新调整发送策略以取得剩余时间范围内的最小期望误差协方差。其中难点在于反馈校正部分,我们将在前人求最优状态估计调度策略的基础上进行拓展,找到反馈存在时使反馈校正得到最优化的策略及其充分条件。我们分别对这两种模型下我们的调度策略进行仿真,并比较了我们的策略和其他策略。最后我们对这两种模型下我们的的调度策略进行了总结,并讨论了在远端估计场景下我们的未来可能应用的其他模型和策略。