针对灰色区域问题, 分析其产生的原因及其对网络性能的影响, 并提出一种灰色区域模型的建模方法。与传统的仿真研究采用的模型相比, 采用灰色区域模型构造的无线自组织网络, 其仿真结果更接近于实际场景。本模型可在一定程度上反映无线 自组织网络路由协议在现实组网环境中可能出现的灰色区域问题, 对路由协议的链路失效检测算法以及路由选择算法的改进提供NS2仿真平台模型的支持。

VoIP（IP语音）与WLAN（无线局域网）两者结合，产生了一种新型的无线话音传送平台：VoWLAN。针对WLAN的研究热点，分析了VoWLAN中存在的容量瓶颈，指出现有解决方案（M-M）存在的问题，提出一种基于单播方式提高VoWLAN话音容量的方案（U-M，Unicast Multiplexing），对VoIP业务性能进行了理论分析和仿真验证。结果显示，U-M方案相对于传统方案提高系统话音容量近一倍，相对于M-M方案丢包率降低10％左右，较好地保证了VoIP业务的服务质量。该方案在以话音业务为主的VoWLAN中节省了系统的功耗，是一种性能优良 的提高VoWLAN系统话音容量的方案。

采用增减特征分量的方法研究了MFCC各维倒谱分量对说话人识别和语音识别的贡献。使用DTW测度，在标准英文数字语音库上的实验表明，最有用的语音信息包含在MFCC分量C₁到C₁₂之间，最有用的说话人信息包含在MFCC分量C₂到C₁₆之间。MFCC分量C₀和C₁包含有负作用的说话人信息，将其作为特征会引起识别率的降低。低阶MFCC分量较高阶分量更容易受加性噪声和卷积噪声干扰。