近20年来，分布式滤波与控制（FAC）的研究日益扩展至大规模复杂网络和系统。与集中式网络系统相比，分布式网络系统因其低功耗、安装简单、高性能和高可靠性等优点越来越受到人们欢迎。分布式网络系统通常由多个具有有限感知、计算和通信能力的高性价比动态节点（智能体）组成。因此，各种网络诱导的FAC系统、技术和算法应运而生，包括节点注册与控制、网络一致性与同步性、多传感器数据聚类/融合、网络拓扑设计与分析等。此外，从FAC角度深入理解网络和系统的运行与演变，是解决许多关键问题的突破口，例如通过有限数量传感器获得最佳观测视场覆盖、处理动态节点之间内在交互和未知关联、权衡性能与约束、实现嘈杂环境下的自动化等。这些问题因其多学科性质与内在复杂性而颇具挑战，亟待解决。尽管学术界不断提出和完善各种理论、技术和算法，仍需更多研究和努力。
本期特刊旨在收集基于复杂网络和系统的分布式滤波与控制研究领域的高质量论文，最终选出2篇综述和9篇原创性研究论文。
达凯等综述了基于随机有限集（RFS）方法的多传感器多目标跟踪的最新进展。多传感器RFS融合是一个富有吸引力和挑战性的难题，引起人们极大
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