无线网络控制系统利用无线通信网络作为基础设施,实现地域上分布的可移动传感器、控制器及执行器之间的信息交换,从而对被控对象进行实时监测和反馈控制。当前已被广泛应用到工业过程监测和控制系统、智能交通管理系统及智能医疗系统等安全关键系统等方面,具有重要而广泛的应用前景。无线网络控制系统具有自组织性、网络动态变化、能量消耗受限、分节点电量有限等特点。合理调度分配无线网络控制系统中的任务,减少能量消耗、延长系统生命期、加快完成任务的速度和提高系统节点使用效率是本文的目标。就当前研究进展来看,无线网络控制系统的实时任务调度指标分析和量化目前仍属于开放性问题,仍需要全面的分析模型和方法来准确评估实时任务调度的关键指标,本论文主要聚焦以下四个研究方面:（1）针对周期性的概率性实时任务调度问题,提出了面向概率性任务的实时调度算法。利用概率模型对WNCS（Wireless Networked Control System）中周期性实时任务到达时间的不确定性、极端情况执行时间的不确定性以及概率性的实时性需求进行了建模,提出了基于任务优先级的概率性实时任务调度算法,满足任务在截止期之前被及时响应的概率性需求;同时,给出了概率性实时任务的可调度性判断方案,能够保证任务在被执行之前首先对于其概率性可调度性进行预测。在此基础上,还给出了基于遗传算法的概率性能耗感知调度算法,从而在保证任务的概率性实时需求的前提下,降低系统的功耗。（2）针对周期性的混合关键任务调度问题,提出了面向混合关键任务的实时调度算法。又结合WNCS中的周期性混合关键任务,对已有的任务调度和优先级分配方法进行研究,利用概率模型对周期性混合关键任务进行了建模,提出了一种改进的任务优先级调度方法,并通过仿真实验对算法的性能进行了评估,仿真结果表明,改进算法在系统可调度性、传输延迟、调度列表长度、任务列表的滞留时间、任务列表内的任务数量和时间消耗等方面都优于对比方法。（3）针对非周期性的任务时空调度问题,提出了面向时间空间混合的实时调度算法STS（Spatial Temporal Scheduling）。将影响优先级的时间因素和空间因素分别形成两个优先级队列,分别为距离队列和任务有效截止期队列;然后,经过运算得到初步任务调度顺序;接着,给出距离密度的概念,再根据距离密度与时钟变量来确定具有相同一级混合优先级的任务请求的调度顺序,最后得出整个任务调度的顺序。仿真结果表明,该算法在吞吐量、任务解决成功率、平均服务时间等方面的性能表现优于EDF（Earliest Deadline First）、FCFS（First Come First Serve）、MTCDF（Mix Time Cost and Deadline First）和 DSPT（Dynamic Scheduling with Preemption Threshold）等算法。（4）针对非周期性实时任务调度的能效保障问题,提出了面向能效保障的实时调度算法。针对WNCS中的非周期性实时任务,给出了一种面向能效保障的EDP（Earliest Deadline Prioritized）调度算法。EDP在EDF基础上改进并优化了网络任务优先级分配问题的解决方法,从而在系统时间和能量等资源有限的情况下,使多个同步的任务良性调度,提高任务完成率。仿真结果表明,EDP能够很好的对任务进行调度,相比于EDF、FCFS、MTCDF、DSPT算法,EDP在调度性、能耗、任务完成率等性能上均有提高。