随着5G网络的发展与部署,未来的控制系统需要无线网络为其赋能并对其传输的实时性和可靠性提出了新的挑战,以实现触觉互联网、工业自动化、远程手术、智能电网等新兴应用场景。网络控制系统（Networked Control System,NCS）凭借其部署及维护成本低廉、灵活性高、安全性强等优势,在推动实时无线控制发展上起到了关键作用。然而,由于无线传输中时延和丢包的存在会对控制性能造成影响,NCS的发展及应用受到了严重的制约。因此,如何合理设计NCS并结合通信传输策略以应对时延和丢包对控制性能的影响将成为本文研究的核心问题。针对NCS的主要设计问题,本文首先根据现有研究成果提出在分组预测控制中结合中继技术以应对深度衰落造成的影响,研究了采用功率分配策略的NCS。然后考虑到状态更新的实效性对系统性能的影响,本文研究了基于信息新鲜度（Age of Information,AoI）的NCS并采用静态链路调度策略对其进行优化。本文的具体工作可归纳如下:（1）针对控制器-执行器链路受深度衰落影响的实时网络控制系统,为保障系统稳定性和实时性,本文提出了结合分组预测控制和中继技术实现NCS的设计,且在总发射功率受限的条件下采用功率分配策略实现系统中断概率和控制成本的最优化。本文首先对无线网络的中断概率进行分析,并指出节点发射功率和预测控制长度会对该中断概率造成影响,进而增大控制成本。因此,可在总功率受限的条件下对中继系统建立功率分配策略并采用拉格朗日乘数法进行求解。仿真结果表明,该策略可以有效降低系统中断概率和控制成本并获得最优预测长度。（2）针对传感器-控制器链路受深度衰落影响的实时网络控制系统,为研究状态更新的时效性对控制性能的影响,本文采用AoI对状态更新的时效性进行了度量。首先,对含估计器的NCS进行了分析并建立了最小化估计误差的优化问题。然后分析表明了估计误差可在一定假设下表征为AoI的函数,进而将该优化问题转化为最小化均值AoI的优化问题。在系统模型中,同样结合了中继技术以应对深度衰落的影响,并采用静态链路调度策略以优化均值AoI。最后,通过离散随机混杂系统（Discrete-Time Stochastic Hybrid System,DT-SHS）对均值 AoI 进行分析,以得到最优的链路调度参数。仿真结果验证了该均值AoI分析方法与静态链路调度策略的有效性。