近来,事件触发机制吸引了大量学者的研究兴趣,它可以有效地提高资源的利用率,因此在资源受限的系统中受到了普遍欢迎。另一方面,作为系统控制与信号处理领域研究的热点问题之一,动态网络系统的滤波与控制问题在受到越来越多关注的同时,也遇到了一些新的问题,例如事件触发机制对系统性能的影响。这些新的问题的出现,使得传统的滤波与控制方法需要不断地拓展和创新。所以,发展一些解决网络动态系统基于事件触发机制的滤波与控制问题的新方法是一个既有广泛的应用前景又极富挑战性的研究课题。本文讨论几类动态网络系统基于事件触发机制的滤波与控制问题。本文的研究内容主要分为两个部分。第一部分主要采用事件触发机制,综合考虑传感器饱和、量化影响和时滞随机发生等网络诱导现象,研究几类动态网络系统的滤波和控制问题,基于Lyapunov理论和矩阵不等式技术,提出一系列行之有效的滤波器和控制器设计方案。第二部分,基于上部分的研究结果,采用更一般的动态事件触发机制,深入研究复杂网络和传感器网络中的控制与滤波问题,并设计符合指定性能指标的同步控制器和分布式滤波器。具体而言,本文可分为以下几个章节。·第一章阐明本文所探索课题的研究背景以及动机,介绍每一章节中所要研究的问题,并概括本文的主要贡献。·第二章研究在Markovian跳参数和时变时滞情形下一类基因调控网络基于事件触发机制的H_∞状态估计问题。通过设计H_∞状态估计器使估计误差系统是随机稳定的,且满足给定的扰动衰减水平。·第三章研究带有混合时滞和传感器饱和的一类神经网络基于事件触发机制的H_∞状态估计问题。针对每个传感器,采用事件触发机制以便于降低网络通信负载。进而,提出状态估计器参数设计方法。·第四章分析带有状态饱和、传感器量化和分布式时滞随机出现的一类复杂网络基于事件触发机制的H_∞状态估计问题。借助于凸壳的方法,建立一个基于矩阵不等式描述的状态估计器参数设计方法。·第五章考虑在混合时滞随机出现情形下一类状态饱和系统基于事件触发机制的分布式H_∞状态估计问题并得到满足给定性能指标的状态估计器。另外,讨论一类非线性时滞系统基于采样数据的分布式弹性H_∞状态估计问题,通过输入时滞方法分析了估计误差系统的稳定性和H_∞性能,并设计出分布式弹性H_∞状态估计器。·第六章研究具有内部耦合不确定的一类复杂网络基于事件触发机制的同步控制问题。借助于Lyapunov理论和矩阵不等式技术,推导出使复杂网络实现同步的充分条件,进而设计出所需同步控制器。·第七章针对一类离散时滞复杂网络设计基于动态事件触发机制的同步控制器,使得复杂网络达到最终指数有界。本章提出一种新颖的动态事件触发机制来决定当前的控制信号是否进入网络。·第八章研究传感器网络在Gilbert-Elliott信道下基于动态事件触发机制的分布式递推滤波问题。借助于归纳法,得到各节点滤波误差方差的一个上界,并通过设计合适的滤波器增益保证该上界是最小的。·第九章总结本文研究结果并讨论了将来进一步要做的研究工作。