传感器网络的拓扑结构具有独特而有趣的特性,这些特性对于许多应用程序都非常重要。 在Liu等人以前的著作中。 (Y. Liu,C。Li,WKS Tang,Z。Zhang,复杂网络上的分布式估计,Inform。Sci。197(8)(2012)91-104)已经解决了网络拓扑对分布式估计的影响。 在本文中,我们进一步关注传感器网络的最佳拓扑设计,其目标是提高分布式估计的性能。 基于频谱分析,表明该设计问题等效于找到使各个网络拉普拉斯矩阵的第二最小和最大特征值的特征值最大化的最佳拓扑。 为了解决这个优化问题,提出了一种结合局部贪婪算法和禁忌搜索的计算算法,其中结合了对两个通信传感器的距离的约束。 如数值模拟所示,从准确性,鲁棒性和复杂性的角度来看,该算法优于其他优化策略。 因此,可以通过获得更好的网络拓扑来提高分布式估计的质量。