近年来,网络化系统在空间探索、目标跟踪、工业监控和通信等领域的成功应用引起人们的广泛关注。在网络化系统的数据传输中,由于信号的传输依赖于通信网络,系统不可避免地要受到网络环境的影响,网络诱导时延、测量衰减和数据包丢失等现象是很常见的。此外,由于连续系统的离散化、系统处于同一噪声污染源及模型转化等因素,系统噪声往往呈现相关甚至有限步相关的情形。考虑到上述问题,本文研究带相关噪声的网络化系统,主要研究内容包括以下几个方面:首先,针对带测量衰减和相关噪声的时滞系统,通过给定区间上的概率质量函数来描述传感器的衰减现象,并考虑时延同时存在于系统状态和观测的情况。另外,乘性噪声用来描述状态的不确定性。基于射影理论,设计了线性最小方差意义下的最优线性估值器。本文所提算法与传统的增广状态法相比,当时延比较大时,有效避免了高维矩阵运算,降低了计算负担。其次,针对带测量衰减、随机观测时滞和有限步相关噪声的复杂网络化控制系统,根据相关噪声的步数,先分析了噪声与状态、观测、新息及新息与状态、观测之间的相关性,随后给出了相关阵的递推计算公式。基于射影理论,设计了线性最小方差意义下的最优线性估值器,包括滤波器、预报器和平滑器。然后,针对带有限步相关噪声、乘性噪声和多丢包的网络化广义系统,基于快慢子系统分解方法,广义系统被分解为两个带有限步相关噪声的线性非奇异子系统。利用新息分析方法,给出了新系统的最优线性估值器包括滤波器、预报器和平滑器及相应的误差方差阵,进而得到原广义系统的最优估值器。最后,通过几个仿真实例说明了所提算法的有效性。