使用确定性模型提供关于高斯信道的深入洞察，利用格网码对信号干扰进行校准，找出多个发射机与一个接收机高斯干扰信道的容量区间，并将结果控制在一个常数比特内。

Sep, 2008

本文介绍了利用信息论框架扩展到多跳网络研究的方法，构建了一种新的确定性模型，通过此模型，对多层网络进行了最大吞吐量的线性优化问题的探讨，并研究了反馈（feedback）在多层网络中的作用。结果表明，适当反馈可以提高传输效率，为协同合作提供基本指导。

May, 2015

本文提出了一种名为对齐网络对角化（Aligned Network Diagonalization）的可行性方案，该方案区分了源传输的数据流并使其自由干扰接收者，解决全连接两跳无线网络在时间变化和常数情况下的自由度问题。此外，本文还将方案扩展到了具有全连接跳和 MIMO 节点的多跳网络，并对自由度进行了充分描述。

Oct, 2012

本文中，我们正式表述了网络状态的了解程度与增加的总速率之间的关系，并提出使用归一化总容量来了解容量限制。在一些情况下，一种称为最大独立图调度的调度方案被证明可以实现归一化总容量。我们还展示了其 1 本地视图的通用化版本，在某些情况下，标记为编码集调度的版本可以实现归一化总容量，而其未编码的对应物则无法实现。

Apr, 2010

该研究证明了在独立于发送信号的加性噪声存在的无线网络中，对于固定噪声方差，高斯噪声仍然是最劣噪声。具体而言，高斯噪声对应的容量区域是任何其他噪声分布对应的容量区域的子集。

Feb, 2012

分析了每个接收器具有完美信道知识但发射器仅接收有关信道实例化的量化信息的系统，考虑了零强制传输技术，并推导了有限速度反馈导致的吞吐量降级的简单表达式。

Mar, 2006

本文提出了 “多用户信息理论” 的新范例，即当编码块长度无限增加时允许用户数量增长的模型，探讨了具有随机用户活动特征的高斯多接入信道的容量及其解码方法。

Jul, 2016

针对频率选择性高斯干扰通道下的竞争速率最大化的分散式功率分配问题，我们提出了一种分布自由的鲁棒性框架，推导出此问题的鲁棒优化均衡点并给出了其充分存在和唯一性的条件，此均衡点可以通过一种迭代式水位法算法在特定充分条件下得到收敛，并表明在不断增大的信道不确定性下均衡点趋向于频分多址解决方案，增加信道不确定性可以引导两用户通信系统到达更高效的均衡点并提高总速率并通过仿真验证此方法适用于更多的用户部署。

Nov, 2010

本文提出一个跨层优化的框架，以确保在无线接入网络中实现极高的可靠性和极低的延迟，其中考虑了传输延迟和排队延迟等因素。我们引入了一种主动丢包机制，对数据包丢失率、功率分配和带宽分配进行优化，以在限制服务质量的前提下最小化发送功率。仿真和实验表明，设定丢包概率相等是一种近似最优的解决方案。

Mar, 2017

提出一种基于数据驱动的算法，利用最小化通道输出上的参考分布来估算未知通道法和连续输出字母表上通道容量上界的估算方法，并使用修改的互信息神经估计器来计算所需的条件通道和参考分布之间的散度最大化，在不同的无记忆通道上进行数字评估，证明了该方法估算的上界要么接近通道容量，要么接近最佳已知下界。

May, 2022