随着数字化,信息化,网络化的发展,人类在生产活动的过程中往往会引入数字化设备,所以在使用这些设备传输信息的过程中,就不得不引入数字采样的过程。再者,由于我们只有通过采样的方法才能进行数字通信,以此连接起数字设备,因此研究采样控制对人们有着重要的意义。同时,我们知道复杂网络的一些特性反映出了自然界的一些独有特性,深入的了解复杂网络的特性对人类生产,社会发展起着极其重要的作用,因此也在近年引起了国内外大量学者专家的广泛关注,其中对于复杂网络状态观测器的研究是其主要研究热点之一。本文基于Lyapunov稳定性理论,针对多频采样的复杂网络状态观测器进行了主要研究。本文主要工作如下:一、考虑状态耦合的复杂网络,用采样的方式获取节点输出信息设计状态观测器。其中,采样过程为多个已知发生概率满足贝努利分布的r个固定采样周期随机切换发生,并且在信号传输过程中考虑未知扰动。设计了一种新的自适应比例积分控制器,来控制节点的观测器输出值,其中将节点的状态误差以及节点的输出误差作为积分控制的反馈信号,并且以节点的输出信号误差作为比例控制的反馈输入信号。设计过程根据Lyapunov-Krasovskii稳定性理论,以及线性矩阵不等式LMIs给出观测器稳定性理论。最后通过数值仿真给出,设计的观测器的可行性以及相比于简单的比例控制器的优越性。二、考虑输出耦合的复杂网络,通过采样获取节点输出值,在设计的状态观测器观测值的输出端,也引入观测值的采样,并将其作为状态观测器的输入反馈之一。同时,采样的过程是通过信号输入时的时变时延的作为采样过程,时变时延的上下界已知。对于采样过程的不同采样周期的发生概率,设定为满足贝努利分布且概率已知。然后,根据LyapunovKrasovskii泛函来处理,包含时变时延复杂网络的稳定性分析。通过线性矩阵不等式(LMIs)求出适合的控制器参数,最后通过数值仿真验证设计的观测器的可行性。三、考虑满足马尔科夫过程切换拓扑的输出耦合复杂网络,通过采样的形式获取节点的输出信息构建复杂网络的状态观测器并且采样的过程沿用上一研究内容的采样过程,但在采样过程中考虑时滞相关的噪声。并且考虑系统结构,设计了分布式状态观测器。设计分布式的状态观测器时则根据实时的拓扑进行状态估计。然后通过Lyapunov-Krasovskii稳定性理论,It(?)积分公式以及LMIs,求得使观测器可观测的稳定性理论,最后通过数值仿真验证了理论的有效性。