复杂网络是对现实世界中复杂系统的抽象描述。对大量真实网络的研究,均发现具有度相关特性,例如社区网络呈现正相关性,生物网络和技术网络则表现为负相关性。然而已有的经典网络模型——小世界模型、BA无标度模型以及ER随机模型——却无法体现出该结构特性。为探究度相关特性对复杂网络拓扑结构及动力学特性的影响,本文首先提出一种度相关性可调节的网络模型。为了符合真实网络的度分布情形,生成新的网络模型的度分布服从幂律(power-law)分布,通过调整网络中的某一参数,得到一系列度相关性由负到正的网络模型。通过研究新的度相关可调网络模型的结构特性,发现网络节点的度分布决定了网络的度相关性：该模型中度相关性系数r不随网络规模的大小而变化；幂指数γ决定了度相关系数r的范围：度分布异质性越强,幂指数γ越小,r可取值范围越小。针对度相关性可调网络模型,进一步研究其结构特征参数及其鲁棒且脆弱的特性。分析结果表明正相关网络比负相关网络更加紧凑,具有更短的平均路径长度；分析得到的聚类系数也与真实网络吻合；在对随机故障及蓄意攻击的鲁棒且脆弱特性的研究中,发现无相关特性的网络模型在面临蓄意攻击呈现出较好的鲁棒性。最后,为了研究度相关性可调网络模型的相位同步性能,采用Kuramoto模型作为网络的动力学模型,首先从理论上证明了Kuramoto模型同步态平衡点具有Lyapunov稳定性。将该判据运用于度相关性可调网络模型的相位同步性能分析,分别从相同幂律参数、不同幂律参数两个角度进行分析。结果表明,耦合强度越大网络越容易达到同步,并存在一个临界耦合强度使得网络同步性能达到饱和；正相关网络、均质网络拥有更好的网络同步性能。