自1969年由Kauffman提出用布尔网络来模拟基因调控网络以来,布尔网络由此吸引了人们巨大的研究兴趣,掀起了控制领域研究中的一片热潮。如今,布尔网络已经被广泛应用于系统生物学等各个领域。由于布尔网络及其推广形成布尔控制网络,可以通过矩阵的半张量积运算转换为代数表达形式。因此,布尔网络中的大量问题可以被系统地解决。本文主要以带有控制输入的布尔网络为研究对象,利用矩阵的半张量积运算,对布尔控制网络进行状态可重构性分析和状态估计,主要研究成果如下:对布尔控制网络的代数表达,根据已有文献提出的方法进行归纳并对比两种方法更适合用于哪种情况,从而减少系统运行的计算量。通过氧化应激反应途径的布尔模型中来验证。对于布尔网络状态是否可测,构建了状态可重构树并给出了其算法实现过程。文中首先提出了三个概念全局可重构、局部可重构和不可重构性。其次设计了一个布尔网络状态可重构树搜索算法,此算法不仅能够判定系统是否可重构,而且还可以给出可重构树。将布尔网络的实际输出序列与状态可重构树进行比对,若轨迹相吻合,则在此输出序列下且有限的时间步长内,布尔网络的状态值可以被唯一估计出来。最后根据提供的状态可重构树搜索算法用具体案例在MATLAB上进行仿真验证。对于布尔控制网络的状态估计,首先分析类龙波格观测器的实现原理,接下来利用输入依赖状态和输出依赖状态之间的关系设计出对角观测器。在对角观测器设计的原理之上给出了一个状态估计的算法。最后用氧化应激反应途径布尔模型做一个关于状态估计算法的仿真验证。在本文的最后,应用MATLAB设计布尔控制网络状态估计仿真软件,实现布尔控制网络中的状态估计问题。本文总结了已经完成的工作,并对将来的工作进行了进一步展望。