近年来，复杂网络在很多领域都获得了大量的关注．研究者们对复杂网络系统也给予了极大的关注，并取得了许多研究成果，包括网络控制、可靠性分析和状态估计等．由于动态系统的状态估计问题和滤波器设计问题在很多研究领域是相当重要的，在复杂网络系统中研究这些问题则具有重要的理论意义和应用价值．在实际的网络环境中，由于信息传输量不断增大而网络带宽有限，为了有效节约带宽、减少网络负荷，越来越多的研究者们将事件触发机制应用于网络化控制研究中．同时，为了提高传输信道的通讯能力，量化机制在网络控制系统的研究中得到了广泛的应用．基于此，为了高效地节约网络带宽资源、降低网络负荷，本文研究了基于事件触发机制和量化的复杂网络系统的状态估计器和H∞滤波器设计问题．具体从如下几个方面展开研究：　　1．在第二章中，为了减轻网络传输的负担，引入了事件触发机制和量化机制，研究了基于事件触发机制和量化的复杂网络系统的状态估计问题．利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式技术，得到了状态估计误差系统渐近稳定的充分性条件，并且给出了理想的状态估计器的设计方法．　　2．在第三章中，考虑到网络系统中信息传输量大而网络带宽受限的特性，研究了一类基于事件触发机制和量化的复杂网络系统的H∞滤波器设计问题，基于事件触发机制建立了一个滤波误差系统模型，利用线性矩阵不等式技术，给出了系统指数均方渐近稳定的充分性条件，并进一步给出了H∞滤波器设计算法．　　最后，总结了本文的主要研究内容以及今后的研究工作．