Markov跳变系统在网络控制系统中有广泛应用，是控制理论研究领域的一个研究热点。

近年来，许多研究都致力于Markov跳变系统这一领域。

此类系统模型被广泛应用于各种实际场合，例如飞行控制系统，网络控制系统以及制造加工系统。

因此如何利用该系统模型和转移概率信息，实现跳变行为下的镇定控制是目前研究的一个热点。

传感器是获取被研究信息的一种器件或装置，是认识、掌握、利用客观世界的重要工具。

在测量系统中作为前置部件，将输入变量转换成可供测量的信号。

由于实际系统的传感器因元器件老化等因素会出现故障，将导致控制系统的性能下降，甚至系统不稳定。

一旦某个传感器失灵，对应的装置工作就会不正常甚至不工作，可能造成车辆及人身安全的损害，对社会造成重大影响。

因此，研究传感器故障情况下的控制与估计问题具有重要的理论意义和工程应用价值。

构建Markov跳变系统在传感器故障下的控制与优化策略，将有助于丰富Markov跳变系统理论，并指导其应用于实际系统。