针对无线Mesh网络组播中包丢失严重的问题，提出了保持包的IP层不变，而改变包的目的MAC域，进而MAC层以单播形式向组成员发送包的M2U(Multicast to Unicast) 优化解决方案.为了满足组成员增加时不影响用户的性能，提出在M2U中引入了机会路由的M2UO（Multicast to Unicast Opportunistic Routing）算法，对候选节点采用单播形式发送包，对其它节点采用组播形式发送包.在实际网络环境中的大量实验表明，优化组播减小了数据包的丢失率，提高了网络的吞吐量，具有较好的组播视频流效果.
针对工程应用对预报技术要求的不断提高以及现有预报方法存在的问题，本文提出了一种局域支持向量回归(Local Support Vector Regression，LSVR)和误差区间估计相结合的概率预报方法，该方法利用局域支持向量回归降低噪声对点预报的干扰，提高预报的可靠性和准确性，利用非参数核估计获取误差区间，避免误差概率分布特性假设，再将点预报和误差区间结合获得预报置信区间，并进一步给出了联合预报置信区间.最后，给出了电网负荷预报和供热负荷预报算例，验证了所提出方法的有效性和实用性.
正交频分多址接入（OFDMA, Orthogonal Frequency Division Multiple Access）已经成为3G演进策略（LTE, Long Term Evolution）及4G技术的主要多址接入方式.本文研究了现有的OFDMA的切换算法，分析了其存在的不足之处.本文针对OFDMA多址技术特点，提出新型的OFDMA切换算法 (SBA, Sub-carriers Bidirectional Arrayed handover).并通过仿真验证新型切换算法的性能.仿真结果表明，新型OFDMA切换算法保证了用户在切换过程中的信道质量（CIR,Carrier-Interference Ratio），减少了切换信道的数目，从而提高了OFDMA系统性能.
在传感器网络中，分簇是其他应用的基础，本文结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出一种基于域的分布式自动成簇算法DCAM(Distributed Clustering Auto Model)，DCAM把传感器网络按域划分来构建簇,簇之间是相互连通并且可以覆盖网络中所有的传感节点，簇头节点与簇中的网关节点就构建成网络的连通核，当传送数据时，传感节点只需在连通核中寻径,因而能明显减少寻径时间复杂度并且具有更好的分布性；然后在DCAM的基础上提出了簇的自愈和更新算法， 更新和自愈算法可更大程度地延长整个网络的生命周期.
