近年来随着网络技术的不断发展,使得针对网络控制系统的研究越来越深入,并且逐渐成为了控制领域的热点问题之一。由于网络的存在,网络控制系统中需要加入量化器对信号进行量化处理,且滤波问题在控制系统中与控制问题是同等重要的,因此针对网络控制系统的鲁棒量化滤波的研究具有实际意义。本文主要在网络控制系统中加入对数量化器和一种改造的动态量化器进行鲁棒量化滤波问题的研究和分析,同时还考虑网络控制系统中存在的随机丢包、时变时延、传感器饱和、介质访问约束等问题。论文具体工作安排如下：首先,针对一类具有随机丢包的网络控制系统,研究其鲁棒H2/H∞混合量化滤波问题。其中随机丢包过程用伯努利随机分布的白噪声序列来描述,量化器采用静态对数量化器。利用Lyapunov稳定性理论得到满足滤波误差系统渐近稳定,同时满足给定的H∞性能指标和使H2范数上界最小化的充分条件,最后利用线性矩阵不等式(LMI)技术得出滤波器参数的求解方法。其次,针对一类具有传感器饱和以及随机丢包的时变网络控制系统,研究其鲁棒H∞有限时间量化滤波问题。其中随机丢包过程用伯努利随机分布的白噪声序列来描述,量化器采用时变动态量化器,该量化器利用加入时变缩放因子,对量化误差和量化范围进行动态缩放。利用Lyapunov稳定性理论得到满足滤波误差系统是有限时间随机有界和满足给定的H∞性能指标的充分条件以及时变量化器的设计方法,最后利用线性矩阵不等式(LMI)技术得到滤波器参数的求解方法。再次,针对一类具有介质访问约束的时延网络控制系统,研究其鲁棒H∞量化滤波问题。其中由于介质访问受限每个采样周期网络只能传输有限个节点的数据信号,并且网络传输时延是时变有界的。首先在具有马尔可夫特性的随机传输的情况下进行分析,由马尔可夫状态转移矩阵决定哪些节点得到传输；然后对利用MEF-TOD调度策略来决定哪些节点得到传输的情况下进行分析。结合切换系统理论和李雅普诺夫泛函方法在上述二种情况下分别给出保证滤波误差系统渐近稳定,且满足给定的H∞性能指标的充分条件以及时变量化器的设计方法,最后利用线性矩阵不等式(LMI)技术得到模态依赖滤波器参数的求解方法。最后,针对本文所提出的方法,利用Truetime仿真工具和Matlab LMI Toolbox进行仿真验证。