结合了分布式天线系统和MIMO信道特点的分布式MIMO系统可以改善覆盖特性，提高系统容量。提出了包含路径损耗、快衰落和阴影衰落的两层分集分布式MIMO系统。对MIMO信道容量的分析表明，分布式MIMO系统具有良好的信道容量均匀覆盖特性。与传统集中式天线系统相比，分布式MIMO系统可以获得更好的小区平均信道容量。对下行信道容量的数值分析表明，由于“充水”方式功率分配可以充分利用MIMO信道信息，此时的分布式MIMO系统可以比等功率分配条件下的分布式天线系统多获得0。25bit/（s•Hz）每发送天线的信道容量增量。

非视距传播已经成为制约蜂窝网络定位的主要障碍。为了抑制和减少非视距传播引起的位置估计误差，提出了一种稳健估计的移动台定位算法——基于最大似然估计的位置估计算法，不需要先验NLOS误差统计特性和时序测量等前提条件，抑制NLOS误差的影响。通过跟传统的最小-均方算法（ordinaryleastsquare）比较，仿真结果表明这种算法有效地提高了在非视距环境下的定位精度。

本文针对节点具有多个可用信道的自组同，提出了一种与拓扑无关的多信道MAC接入协议，协议采用按需预约的方式进行动态的信道分配，通过携带在信道预约消息中的节点邻居状态信息实现节点信道状态的更新。谊协议所需信道教与网络的拓扑和度无关，克服了拓扑相关的多信道MAC协议不适用于节点密集的应用场合的问题．在协议开销增加很小的情况下，每个节点只需要一部半双工收发信机扰能够实现在多个信道上高效的数据收发，不需要节点问的时钟同步，极大地降低了对网络节点设备的硬件要求，具有良好的应用前景。仿真结秉表明，协议在网络总吞吐量、端到端时延等方面具有优良的性能。

Caused by Non-Line-Of-Sight (NLOS) propagation effect, the non-symmetric contamination of measured Time Of Arrival (TOA) data leads to hight inaccuracies of the conventional TOA based mobile location techniques. Robust position estimation method based on bootsrapping M-estimaton and Huber estimator are propose to mitigate the effects of NLOS propagation on the location error. Simulation results show the improverment over traditonal Least-Square (LS) algorithm on location accruay under different channerl envirioments.

Support Vector Machine (SVM) is a powerful methodology for solving problems in non-linear classification, function estimation and density estimation, which has also led to many other recent developments in kernel based methods in general. This paper presents a high-accuracy and fault-tolerant SVM for the mobile geo-location problem, which is an important component of pervasive computing. Simulation results show its basic location performance, and illustrate impacts of the number of training samples and training area on test location error.