随着计算机、通信、控制技术的发展,网络化控制系统被广泛应用于工业、军事和生活中。网络的引入带来诸多优势,如减少了系统布线,降低了设备维护成本,便于信息共享,提高了系统扩展性等,但也带来新的问题,如数据传输产生延时、丢包等。对于存在丢包的系统,如果估计器知道控制量的丢失情况,这样的系统称为丢包且有确认机制的网络化控制系统,该系统通常也称为Transmission Control Protocol-like(TCP-like)系统；否则,称为丢包且无确认机制的网络化控制系统,该系统通常也称为User Datagram Protocol-like(UDP-like)系统,UDP-like系统是本文主要研究对象。有确认机制能简化系统的理论分析,但在实际的网络化环境中,由于存在丢包和延时,要实现确认机制是比较困难的。无确认机制的网络化系统以牺牲一些传输的可靠性为代价,提高了数据传输的时效性,减少了额外的数据传输能量的消耗,更适合用于实际的网络化控制系统。然而,这种系统的估计和控制问题难于分析,很多基本问题都尚未解决,也缺少研究这类系统有效的方法。本文主要研究UDP-like系统状态估计和linear quadratic Gaussian (LQG)控制问题。主要的研究工作和贡献如下：(1)我们得到了UDP-like系统的最优状态估计器。它可以分解成TCP-like系统的最优估计器和一个累和项。我们提出了一种“辅助估计器的方法”用于研究这种结构的最优估计器的稳定性。研究表明存在一个临界的观测值数据传输率,它决定着估计误差协方差均值的稳定性。该临界值与TCP-like系统中对应的临界值是一致的。对于丢包的网络化控制系统,是否存在确认机制是不影响最优估计器稳定性的。同时,我们也得到了使得协方差的期望指数收敛的条件。(2)我们研究UDP-like系统的最优LQG控制问题。我们采用动态规划方法推导LQG控制器,研究表明在最优LQG控制中分离定理不成立,其求解过程复杂,一般情况下没有解析解。最后我们指出,在两种特殊的情况下,最优控制存在且可以递归求解。(3)我们研究基于智能传感器的UDP-like系统的最优估计问题。首先提出两个条件：1)采用智能传感器；2)执行器可以将控制量及其丢包的情况告知智能传感器。对于满足这两个条件的UDP-like系统,我们得到了最优估计器,然后构造估计误差协方差的有限维和无穷维乘积概率空间。通过它们,我们得到了协方差期望稳定的条件,证明了协方差期望依分布收敛到一个可测函数,最后我们给出一些实用的估计器性能评估的方法。(4)我们研究基于智能传感器的UDP-like系统的最优LQG控制问题。我们首先推导有限时间LQG控制器,它是状态估计值的线性函数,控制器可以通过耦合的Riccati方程递归求取。然后给出了无限时间控制器存在的条件,并证明了当该控制器存在时,闭环系统均方稳定。(5)我们研究UDP-like系统的次优快速估计器设计问题。我们首先设计了适合这种系统的快速估计器,然后给出了这种估计器稳定的充分条件。最后分析了控制量丢包率,观测量丢包率和确认信号丢包率对该估计器稳定性和性能的影响。(6)我们研究UDP-like系统的次优LQG控制设计问题。我们首先提出在使用次优估计器前提下设计LQG控制的框架,然后设计次优的线性估计器。基于该估计器,我们得到了有限时间LQG控制器,该控制器是在这个框架下最优的,而且控制律递归计算方式和经典LQG控制类似。然后我们给出无限时间LQG控制器存在的条件,证明了当该控制器存在时,闭环系统是均方稳定的。在上述研究工作中,对于UDP-like系统,我们解决了一些最优估计和最优LQG控制方面的基本问题,提供了稳定且高效的次优估计器和控制器,同时也研究了基于智能传感器的UDP-like系统的最优估计和最优LQG控制的基本问题。