从提供的文件信息中，我们可以提炼出一系列与动态网络状态估计相关的知识点。这些知识点围绕着信道噪声和时滞对复杂动态网络状态估计影响的研究主题。以下是对文件中提及内容的知识点梳理：
文件提及的“Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference”表明这是一个在中国举行的控制会议的论文集，显示了文章的学术背景和领域定位。论文集这种形式通常是学术界交流最新研究成果的重要平台。
接着，“July 28-30, 2014, Nanjing, China”给出了会议的时间和地点，即2014年7月28日至30日在中国南京举行，这为研究者提供了一个了解当时相关研究动态的具体时间点和地理位置。
文件提到的“具有信道噪声和时滞的复杂动态网络的状态估计”是文章的研究主题。这里涉及到了以下几个核心概念：
1. 信道噪声：信道噪声是指在通信过程中，由于多种原因（如电子设备的热噪声、大气干扰、多径效应等）造成的信号失真现象。在复杂网络状态估计的研究中，信道噪声是一个关键因素，因为它直接影响信息传输的准确性。
2. 时滞：时滞通常指的是在控制系统中，由于信号处理、传输、执行等环节所导致的时间延迟。在动态网络中，时滞会使得系统的响应和控制出现滞后，从而影响整个网络的稳定性和性能。
3. 复杂动态网络：复杂动态网络是由大量相互作用的动态节点构成的网络结构，这些节点之间存在复杂的动态交互关系。常见的复杂动态网络包括社会网络、生物网络、交通网络等。
4. 状态估计：在控制系统理论中，状态估计是指根据系统的输入输出数据推断出系统的内部状态。对于动态网络而言，准确的状态估计是理解和控制网络行为的基础。
文件中还提到了“递推最小二乘估计”(Recursive Least Squares Estimation)，这是一种常用的参数估计方法，特别适合于动态系统的在线估计问题。它的优点是计算量相对较小，能快速收敛至最优解。
此外，“卡尔曼滤波”(Kalman Filter)也是状态估计中经常使用的方法。卡尔曼滤波是一种递推式的线性最小均方误差估计方法，能够从一系列的含有噪声的测量数据中估计动态系统的状态。
在处理带有信道噪声和时滞的动态网络状态估计问题时，研究者们可能需要采用一些特殊的算法和技术。例如，“H∞ 控制技术”是一种鲁棒控制方法，能够为系统提供一定的抗干扰能力。文中提到的“H 控制技术”可能是指该类方法在状态估计问题中的应用。
此外，研究者还可能采用“分段观测”(Piecewise Observation)等技术来处理动态网络中的非线性问题。对于特定的动态系统，如“Lorenz 混沌系统”，研究者们可以通过特殊的系统特性来进行有效的状态估计。
由于文档中的部分文字存在OCR扫描错误或漏识别的情况，因此在理解文件内容时，需要对这些技术术语和概念进行准确识别，并将其与实际研究内容进行有效对接，以确保内容的通顺性和正确性。
文档中给出的联系邮箱信息“***”和“***”，提供了与研究者联系的途径，这在学术交流和进一步了解研究细节方面具有实际意义。
给定的文件信息涵盖了复杂动态网络状态估计研究中的多个核心知识点，这些内容对于理解动态网络状态估计在控制理论与实际应用中的重要性有着重要作用。
