Este documento considera el problema de la estimación remota de estado en un sistema lineal discreto invariante, donde se utiliza un sensor inteligente para medir el estado del sistema y generar una estimación local. La comunicación depende de un planificador de eventos en el sensor inteligente. Cuando el canal entre el estimador remoto y el sensor inteligente se activa, el estimador remoto simplemente adopta la estimación transmitida por el sensor inteligente. De lo contrario, calcula una estimación basada en la información disponible. Se introduce la forma cerrada del estimador de error cuadrático medio mínimo (MMSE), y utilizamos la programación de sensores basada en eventos que preserva la distribución gaussiana para obtener un compromiso ideal entre el costo de comunicación y la calidad de la estimación. Además, calculamos un rango de variación de la probabilidad de comunicación, que ayuda a diseñar la política de estimación desencadenada por eventos. Finalmente, se presentan los resultados de la simulación para ilustrar la efectividad del estimador desencadenado por eventos propuesto.