状态估计问题一直以来都是控制科学中的一个重要的研究课题。在无法获得准确的系统状态的情况下,设计一个性能良好的状态观测器对于我们了解系统、实现对系统的控制有很大的帮助。在网络通信环境下,系统中传输的信息往往由于网络带宽有限、传输信道有未知干扰,不可避免地出现信息传输时延、数据包丢失等问题。这些问题会对实际应用造成较大的负面影响,传统的控制算法,滤波理论难以直接应用。因此,如何利用这些不具有即时性并且受到干扰的信息估计出较为准确的系统状态并给出合理的控制量成为了一个巨大的挑战。本文针对在网络通信环境下通过网络传输的测量信息会影响状态估计精度的问题,首先,研究了含随机有界输出时滞的单传感器系统的状态估计问题,测量时滞使用马尔科夫链进行建模,并利用状态增广法处理测量时延,将含测量时滞的系统转化为一个类似于切换系统的多模型系统,然后使用交互式多模型算法得到系统的状态估计值;其次,研究了含有测量噪声的多传感器网络系统的一致性状态估计问题,为降低输出噪声对状态估计的影响,设计了一种基于比例积分观测器的一致性滤波器,并通过数学方法证明了滤波器的收敛性,然后对该一致性滤波器进行了改进,进一步提高了一致性滤波器的估计效果；最后,研究了含输出时滞系统的一致性状态估计问题,将时延量作为系统的输出扰动来处理,根据系统是否稳定设计了两种基于奇异观测器的一致性滤波器,这两种一致性滤波器改善了测量时滞使状态估计不准的问题。我们对文中算法均进行了稳定性分析以及数值仿真,验证了文中算法的有效性。本文拟对在网络通信环境中含有测量噪声和测量传输时延的系统,给出一系列状态估计方法,为网络化控制系统的现实应用提供理论支持。