状态估计不仅是现代决策和控制理论的重要分支,也是保证业务流程安全性和经济性的重要先决条件。21世纪的控制系统是网络、通信与控制相结合的系统。然而,在网络化控制系统(Networked Control Systems,简称NCSs)中,由于网络的介入,控制系统的规模和复杂性显著增加,且引入了各种各样的不确定性因素,从而使得传统的状态估计理论难以适用。因此,网络化控制系统中状态估计策略研究成为自动化领域中的一个前沿课题。本文针对网络环境下的各类不确定性,包括媒介不确定性和参数不确定性,研究了网络化控制系统中状态估计的若干问题,旨在提出相应的状态估计策略或给出状态估计稳定性条件。在网络带宽受限情况下,针对观测值被分包传输过程中存在部分或全部Markovian丢失的线性离散系统,基于两状态Markovian丢包模型和改进的卡尔曼滤波迭代方程,给出了状态估计稳定性条件。针对同时存在Markovian延迟与丢包的离散线性系统,通过在估计器端设置适当长度的缓存器,把具有多状态Markovian时延与丢包的离散定常系统建模成数据包到达过程为两状态Markov链模型的离散时变系统。基于设计的限定接收历史估计器(FRHE)模型,在时延有界的情况下,给出了可选增益的最优FRHE设计策略。在通信受限同时包括量化影响、传输时延和数据丢包情况下,通过把量化影响转化为一类参数不确定性,把时延和丢包转化为随机参数,分别为线性离散系统设计了鲁棒滤波器和方差约束滤波器。随着无线通信网络快速代替有线通信网络,多丢包问题尤为突出。针对多丢包网络中的不确定性离散系统,通过把多丢包问题建模成系统模型中的随机参数,在允许的不确定性情况下,分别设计了鲁棒滤波器和方差约束滤波器。最后,我们给出了全文的总结及今后研究工作的方向与展望。