回饋架構概述
在物聯網與無人載具等分散式目標追蹤系統中，如何同時達成高準確度與低通訊能耗，一直是後端工程師面臨的挑戰。根據 arXiv:2507.11924v2（2025）所提出的 Feedback (FB) 架構，中央單元不僅負責聚合各感測器的回報資料，還會反向回饋關鍵訊息給移動感測器，以便其在下一個採樣週期中避免冗餘傳輸。此機制與傳統 Non-Feedback (NF) 架構相比，能在不同通訊延遲、功率成本與觀測雜訊條件下，取得更優的狀態估算效果與能源效益。
準確度 (MSE) 量化比較
基於均方誤差（MSE）為衡量狀態估算準確度的指標，作者透過理論推導與蒙地卡羅模擬指出：當通訊延遲率與採樣週期相當，FB架構可將 MSE 平均降低 10% ~ 30%。根據《IEEE Transactions on Signal Processing》2024 年的相關研究指出，MSE 的提升對多目標追蹤系統至關重要，因為累積誤差可能導致目標漂移與失鎖。因此，FB 機制在減少冗餘回報之餘，也維持了更高的追蹤穩定度（根據 arXiv:2507.11924v2）。
通訊功率成本影響因素
論文中將「通訊功率成本率（power cost rate）」視為決定 FB 可行性的關鍵參數。當感測器的發射功率成本占整體能耗比例超過 60% 時，FB 架構能有效降低整體耗電量，因為回饋資訊能指導感測器關閉高冗餘回傳；反之，若功率成本相對較低，NF 與 FB 在能耗上的差距將縮小（根據 arXiv:2507.11924v2 第4節）。此結果對 DevOps 團隊在部署前端韌體與後端通訊佈署時，須估算感測器平台的功率曲線，才能判定是否導入回饋機制。
通訊延遲與優勢區域
感測器的「傳播延遲（propagation delay）」與「最大退避時間（back-off time）」直接影響 FB 機制的優勢界限。根據論文第5.2節推導，當感測器單次傳輸延遲佔比超過採樣週期的 20%，FB 架構顯現出正向優勢區域；若低於此門檻，則 NF 與 FB 的表現差異不明顯。此結果與 5G URLLC（Ultra-Reliable Low-Latency Communications）於 3GPP Release 17 的低延遲規範相呼應：只有在延遲無法保證時，才需採用回饋機制降低耗電與頻寬浪費。
數值模擬與實驗驗證
作者利用 Monte Carlo 模擬與 MATLAB 仿真平台，於不同觀測雜訊、通訊誤包率、動態目標軌跡下驗證其理論條件。結果顯示，即使放寬假設（如多徑衰減、非高斯雜訊），FB 架構在 MSE 與功率效率上仍優於 NF。這與《ACM SenSys 2023》在無線感測網路中的實驗結果相符，證明回饋機制具備良好可擴充性與健壯度。
實務部署建議
對於後端與嵌入式團隊而言，部署 FB 架構需考量：
1. 感測器功率模型：蒐集出功率成本率曲線以驗證是否落在優勢區域。
2. 通訊網路延遲：測試不同環境（室內／室外、4G／5G）下的傳播延遲分布。
3. 回饋頻率與資料量：依據網路抖動適當設定回饋訊息大小，以免過度增加上行延遲。
4. 系統模組化：將回饋邏輯封裝為微服務或 Edge Function，以符合微服務與容器化部署需求。
透過以上步驟，可在不影響現有 NF 架構的基礎上，快速驗證 FB 機制的可行性並擴大應用。
根據 arXiv:2507.11924v2，我們已初步掌握回饋機制在分散式狀態估算中的具體優勢，也為未來結合邊緣計算與 AI 自適應回饋策略奠定基礎。
邀請您進一步加入社群，分享更多實戰經驗：https://www.okx.com/join?channelId=42974376
