迄今为止,国内外对于经典光学混沌的建模、控制和同步等研究已逐渐成熟。在此基础上,量子光学混沌研究的相关理论、方法却刚刚起步,并逐渐成为研究热门。特别是最近几年,越来越多的混沌现象在量子领域中被发现,并且在许多领域中,包括量子通信和光机械介观系统控制等,展示出了不可预估的应用潜力。因此,对于量子混沌特性,尤其是量子混沌系统之间同步的研究,有着十分重要的科学意义和应用价值。本文的主要工作有:首先,基于Lyapunov稳定性原理,提出一种普遍适用的追踪同步技术,去实现量子混沌系统所组成的不确定时变复杂网络与目标系统之间的同步。主要工作是设计了优化的同步控制器和高效的参数识别器,不仅可以完美地实现时变网络与目标系统之间的同步,同时还能将量子混沌系统中待定参数精确地识别出来。作为例子,利用10个量子Dicke混沌模型作为节点组成一个N-W小世界网络,且每个Dicke模型中均含有未知参量。同步目标也是由一个Dicke量子混沌模型构成。数值模拟结果显示,基于我们所提出的同步和参数识别策略,量子混沌网络中所有节点均与目标系统实现了完全同步,而且组成网络节点的所有Dicke模型中的不确定参数也都被识别出来,即使网络的拓扑结构会随时间发生改变,说明我们所设计的同步控制器和参数识别器是有效的。其次,利用量子J-C(Jaynes-Cummings)混沌模型作为节点,预设一个拓扑结构未知的量子混沌网络作为目标网络,且不限定网络节点间连接的耦合强度和方向。同时,构造一个已知的量子混沌网络作为响应网络。利用改良的滑动模型控制技术,优化设计了同步控制器和拓扑结构识别器。数值模拟结果显示,基于我们的技术,既实现了两个量子混沌网络之间的外同步,也识别出目标网络的拓扑结构,证明在改良的滑动模型控制技术基础上,所设计的同步控制器和拓扑结构识别器是可行的、高效的。