利用泊松点过程建模异构网络干扰
本文研究了具有用户中心的小型基站部署的 K 层异构下行毫米波（mmWave）蜂窝网络。使用随机几何工具，提供了信干比（SINR）覆盖概率的一般表达式，并探讨了 UE 聚类大小、主波束宽度和主波束直接收益增益等因素对该网络的覆盖概率的影响。
Jul, 2017
本文使用随机几何模型对多细胞信号干扰加噪比进行建模，并开发了更可靠的计算覆盖概率表达式的方法，同时找到了静态频率重用的覆盖增益，比较了所提供的模型和实际的基站部署以及网格模型中的覆盖预测，并观察到所提出的模型是保守的而网格模型是乐观的。
Sep, 2010
本文章通过在 PVT 随机蜂窝网络中提出新的空间频谱和能效模型，构建了基于 Markov 链的无线通道接入模型来评估用户访问网络情况，还进一步考虑了呼叫到达率、路径损耗指数和基站密度等因素，提出了针对 PVT 随机蜂窝网络的空间频谱和能效模型，并进行了数值模拟评估。
Jan, 2015
该研究旨在探讨多基站系统下行链路的多天线基站和单天线用户终端、任意基站合作集群、距离相关传播路径损耗和一般的 “公平性” 要求，并提出了一种新的简化下行调度方案，根据所需的公平性标准预先选择用户，其性能接近有限维机会用户选择的最优方案，同时需要明显较少的信道状态反馈。
Dec, 2010
该论文使用泊松簇过程理论提供了一个框架来分析多小区上行非正交多址系统，特别地，研究了在三种场景下 NOMA 用户的速率覆盖概率，并对用户在等效正交多址系统的性能进行了准确的建模。
Oct, 2016
本文介绍了一种被称为静态关联的关联策略，并分析了其关联单元的结果。针对典型用户的负载问题，建立了一种类似于 Feller 悖论的关系，并针对 Poisson 随机过程和最大功率 / SINR 联接进行了分析。
Oct, 2013
本文研究在巨量 MIMO 多小区网络中通过使用二阶统计量来控制干扰的问题，研究了共位巨型阵列和大规模分布式天线设置的情况，并着重研究了用户信道协方差矩阵的低秩特性，以期通过改进通道估计（所谓的导频净化）和空间滤波来抑制干扰。
Oct, 2013
本文采用基于实际数据的方法，研究 WLAN 中的干扰估计问题。并通过分析各种深度学习体系结构在准确性、泛化性和对异常数据的鲁棒性方面的控制比较，结论是图卷积网络（GCN）表现最佳，但如果不得不给出节点索引，则无法学习特定节点的行为。同时，还验证了 GCN 模型的泛化能力。
Nov, 2022