本研究利用路径积分方法研究了具有弱色散管理和零平均色散的噪声非线性光纤通道的光学数据传输统计学，并精确找到了在非线性噪声通道和具有加性和乘性噪声的线性通道的信道输出概率密度函数。同时，我们还通过解析的方法获得了所考虑的非线性光纤通道的香农容量下界估计，结论表明通道的容量受到了信道特性的限制。

Mar, 2003

本文提出了关于自由空间光强通道容量的新上下界，通道的输入为非负（代表传输光强），输出受大量独立源引起的加性白噪声影响，因电池和安全原因，输入同时受到平均功率和峰值功率的限制。

May, 2008

对于光纤非线性数字补偿的双边的传输方式，理论模型显示用高斯噪声模型可以得到更高的单极化分集 256 进制 QAM 信号的互信息。理论上在长距离、高带宽传输情况下使用数字补偿可以获得 1.5 dB 的信噪比提升，1 位的额外互信息提升仅在距离大于 2000km 时可实现。

Nov, 2015

通过使用分数傅里叶变换（FrFT）进行时间频率信号处理，采用基于 Transformer 的神经网络（NN）突破了网络性能限制，精确估计了广泛范围内的线性和非线性失真，代表了光学性能监测领域的重要进展。

Aug, 2023

本文研究了采用强度调制和直接检测（IM / DD）的光纤多输入多输出（MIMO）信道，并提出一种自编码器优化 MIMO 传输的方法。

Jan, 2022

本研究报道了离散时间加性高斯白噪声通道输入分布的容量实现，研究使用对偶容量表达式导出了标量和矢量 AWGN 通道的解析容量上限。

Nov, 2015

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

本文探索了在具有和不具有在发射机和 / 或接收机处的信道状态信息（CSI）的情况下，给定块长度和误码率的准静态多输入多输出（MIMO）衰落信道的最大可实现速率。主要发现是，尽管失效容量是一个渐进量，但它是慢衰落信道有限块长度基本极限的尖锐代理。特别是，在分析可行性的边界和实现边界的基础上，显示了通道色散为零，不管衰落实现是否在发射机和接收器上都可用，还是在其中之一或两者都不可用。

Nov, 2013

提出一种迭代计算分散无记忆信道容量的方法，包括对输入分布的附加约束；利用凸规划的对偶性，获得了容量的显式上下界。该方法的复杂度为 O（M ^ 2 N√（log N）/ε），其中 N 和 M 分别表示输入和输出字母表的大小；单次迭代的复杂度为 O（MN）。同时，针对有限连续输入和可数输出字母表的无记忆信道提出了近似计算容量的方法，在一些关于信道尾部的渐变速率的温和假设下可以实现（离散时间泊松信道属于该问题类），并给出了其在峰值功率输入约束下的上下界估计路段作为案例研究

Jul, 2014

通过使用多模光纤，我们提出了一个信息理论框架来传输最大熵（数据）图像，并通过千米以内的距离最大化信息传输，通过不同的差分可微神经网络来检索图像，最终能够以最大化的信息页大小恢复出数字输入图像。

Jan, 2023