本文提出了一种基于测量上界理论的率自适应图像压缩感知网络 (MB-RACS) 框架，其旨在根据传统测量上界理论自适应确定每个图像块的采样率。此外，我们还提出了一种多阶段率自适应采样策略，通过前几次采样获得的信息顺序调整采样率分配，并使用牛顿法和二分搜索技术解决该问题。与现有方法相比，实验证明了所提出的 MB-RACS 方法的优越性，并且实验证据还强调了我们提出框架中每个模块的有效性。

Jan, 2024

论文研究了无源随机接入（U-RA）问题，通过利用大规模 MIMO 基站和协方差恢复算法实现高频谱效率，但也存在复杂度问题。

Nov, 2019

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

本文对速率分裂多用户接入（RSMA）进行了全面的综述，包括架构、分类、应用及性能比较等各个方面，并提出了未来 RSMA 研究所面临的挑战以及如何应对这些挑战，以期为 5G 之后的无线通信系统的研究提供启示。

Jan, 2022

使用基于元学习的非凸优化方法，本研究旨在克服传统优化算法在大规模无线系统中复杂度过高的问题，并成功地优化了三种 6G 技术的性能，揭示了大规模情况下操作的未知方面。

Jul, 2024

研究旨在通过设计最优传输协方差矩阵和对角相移矩阵，来实现下行可配置智能表面辅助的 MIMO 无线通信系统的最大达到遗传率。通过大维度随机矩阵理论的复制方法导出了可达遗传速率的大系统近似，从而可以使用交替优化算法识别渐近优化的传输协方差和对角相移矩阵，该算法可以显著提高可配置智能表面辅助的 MIMO 系统的性能。

Mar, 2021

本文介绍了一种利用 Markov 链的再生周期计算基于样本均值的索引策略的算法，证明了在马尔可夫链状态转移概率有渐进周期性且保持足够的多样性的情况下，该算法在时间上一致地实现对数遗憾，并且证明了该遗憾阈值也是最优的。

Oct, 2010

使用 Quantization CSIT (信道状态信息) , 研究了 Rate-Splitting (RS) 方法并且比较了 RS-S 和 RS-ST 两种方案。结果显示，相比于常规单用户 / 多用户模式切换，这两种方案在固定反馈开销的情况下提供了显著的信噪比增益。

Jun, 2015

虚拟基站（vBS）中资源分配的在线学习算法，平衡有效吞吐量和虚拟基站能耗，在各种环境下实现零平均最优差距，节约高达 64.5% 的能耗。

Sep, 2023

本文研究了一种多用户多输入单输出（MISO）下行场景下，受不完美信道状态信息干扰，且满足概率信干噪比（SINR）的限制的传输波束成形设计问题，提出了一种新颖的基于凸锥优化的方法用于处理概率 SINR 约束。研究结果表明，与现有方法相比，这些 RAR 方法在解决方案质量和计算复杂性方面显著提高。

Aug, 2011