由于给定的信息主要包含标题、描述和部分内容，未提供实质性的详细内容，因此无法生成详尽的知识点。但是，我可以根据标题和描述中给出的信息来推测和构建可能的知识点。
标题中的关键词为“Optimal linear estimators”、“systems”、“multiple random measurement delays”和“packet dropouts”。从这些关键词我们可以推测文章研究的主题涉及最优线性估计器在具有随机测量延迟和数据包丢失情况下的系统应用。
描述部分并未提供更多详细内容，但指明了文章是一篇研究论文，并给出了下载信息，发表信息和引用方式。
根据这些信息，我们可以构建的知识点包括：
1. **最优线性估计器（Optimal linear estimators）**：在控制理论和信号处理领域中，最优线性估计器是一种利用线性方法估计系统状态的工具。它通常指的是卡尔曼滤波器（Kalman Filter），能够提供在有噪声的测量中估计动态系统的最佳线性无偏估计。
2. **系统（Systems）**：在这里指的可能是工程系统、通信网络、计算机系统或者其他可以被建模为包含多个组件或变量的复杂体系。这些系统可能需要估计器来对系统的某些未知或变化的状态进行估计。
3. **随机测量延迟（Random measurement delays）**：在许多实时系统中，测量并非即时获得，而是会因为各种原因（如网络延迟、传感器响应时间等）造成延迟。当这些延迟不是固定的而是随机出现的时候，对系统的实时估计和控制就变得更为复杂。
4. **数据包丢失（Packet dropouts）**：这是网络通信中的常见问题，指的是在数据传输过程中，一些数据包未能成功到达目的地。这可能是由于网络拥塞、信号干扰等原因导致的。数据包丢失对需要通过网络进行状态信息交换的系统影响很大。
5. **系统的鲁棒性（Robustness of systems）**：面临测量延迟和数据包丢失，系统需要有一定的容错能力。研究如何在存在这些不确定因素的情况下设计鲁棒的估计器是系统工程和控制工程领域的一个重要问题。
6. **信号处理和控制理论（Signal processing and control theory）**：在研究上述问题时，将广泛涉及到信号处理和控制理论的知识，比如滤波器设计、系统辨识、状态估计以及反馈控制策略。
7. **随机过程和概率论（Stochastic processes and probability theory）**：对测量延迟和数据包丢失的建模和分析需要使用随机过程和概率论的知识，因为这些事件的发生往往遵循一定的概率分布。
8. **卡尔曼滤波器（Kalman Filter）**：由于描述中提到了“optimal linear estimators”，这几乎肯定意味着文章涉及卡尔曼滤波器的使用或变体。卡尔曼滤波器是解决含有噪声过程估计问题的最优算法之一。
9. **数学建模（Mathematical modeling）**：为了分析和设计能够在测量延迟和数据包丢失情况下工作的系统，需要构建数学模型来描述系统的动态和测量过程。
10. **仿真和验证（Simulation and verification）**：在研究的最后阶段，通常需要对提出的最优线性估计器进行仿真，以验证其在各种条件下的性能，包括不同的测量延迟和数据包丢失情况。
由于没有详细内容，以上知识点是基于标题和描述的信息进行的推测。如果需要更具体的细节，需要提供完整的文章内容或者更详尽的摘要。
