近年来,随着传感器技术、计算机技术、通信技术的日益提升,已经有许多领域开始使用具有优良的信息采集、处理和传输能力的传感器网络。传感器网络允许相邻节点间的数据传输,除了自身信息,每个节点也可以获取邻居信息。分布式滤波是以传感器网络为硬件基础,旨在通过传感器网络中相邻节点之间的协作对监控对象进行状态估计,研究的挑战之一在于如何利用获取的邻居信息,而另一项挑战在于分析信息传输过程中的网络化诱导现象对滤波性能造成的影响。由于网络带宽有限,为了避免数据发生碰撞或冲突等现象,通过引入事件触发机制调节信息传输的频率。只有在满足设计的触发条件下,才进行数据传输,于是能够有效避免数据冲突,减少网络诱导现象的发生。因此,研究事件触发机制下分布式滤波器设计问题是非常有意义的。本文讨论了事件触发机制调度下传感器网络中的分布式滤波器构建问题,分别考虑了几类离散时间定常系统,使用李雅普诺夫稳定性理论、随机分析理论与线性矩阵不等式技术等工具,设计了切实可行的分布式滤波器。本文的主要研究内容安排如下。第一,探讨在绝对事件触发机制下带有积分测量的分布式滤波问题。考虑一类离散时间线性时不变系统,以及带有积分测量现象的测量输出。为了减轻网络通信负担,引入阈值衡量当前估计值与上次传输值的差异作为绝对事件触发函数,通过事件触发条件判断数据是否需要发送,从而降低数据传输频率。通过使用李雅普诺夫稳定性理论,得到使滤波误差动态方程满足指数最终有界的充分条件。进而凭借线性矩阵不等式技术计算出期望的滤波器增益矩阵。最后,通过仿真结果验证所提出的分布式滤波算法的有效性。第二,处理相对事件触发机制下带有积分测量和网络攻击的分布式滤波问题。为了减弱阈值选取对事件触发造成的影响,选取了相对事件触发函数,即通过比较当前值与上次传输值差异的范数与上次传输值范数的比值与阈值的差异,进而判定是否进行数据传输。其次,采用伯努利随机变量描述拒绝服务攻击是否发生。根据节点可获得的信息构造分布式滤波器,并给出滤波误差动态方程。建立合理的李雅普诺夫函数,给出保证滤波误差动态方程满足指数最终均方有界的充分条件。运用线性矩阵不等式技术获得滤波器增益参数矩阵。最后,通过数值仿真例子说明分布式滤波算法的有效性。第三,解决动态事件触发机制下带有积分测量和混合攻击的分布式滤波问题。考虑一类非线性时不变系统,将非线性部分划分为线性函数和非线性函数,其中非线性函数满足扇形有界约束条件。其次,为避免固定阈值带来的设计保守性,引入一个内部动态变量调节阈值,降低信息传输频率,进一步提高网络资源的利用率。接着,分别采用两组相互独立的伯努利随机变量,刻画拒绝服务攻击与欺骗攻击是否发生。然后,借助于李雅普诺夫稳定性理论和随机分析理论,建立了保证分布式滤波器在指数最终均方有界下存在的充分条件。运用线性矩阵不等式技术计算滤波器增益参数。最后,通过数值仿真例子验证所设计的分布式滤波算法的可行性。