在面向移动运营商的无线网络规划与覆盖优化方面，主要工作包括

（1）提出一种一阶标准/随机梯度下降算法通过优化天线工参最大化网络覆盖率，并将该成果发表在一区TOP TWC上，该成果获得了WCSP会议最佳论文奖；

（2）提出一种基于地理特征的机器学习方法，在网络规划与优化阶段进行接收信号强度预测，并以一作将该成果发表在二区TOP TAP上；

（3）提出一种基于近端随机梯度下降的交替优化算法，可高效、准确地迭代执行无人机轨迹双重优化，显著了提升无人机辅助无线网络的服务质量，并将该成果发表在二区TOP TCOM上；

为进一步实现网络中基站站址规划，提出一种基于基站空间特征的遗传算法，在有限的有源基站条件下最大化无线通信网络用户接入数量，该成果获得了CANDARW最佳会议论文奖，为无线网络进一步向智能化、精准化、高效化、绿色化方向发展赋能，为未来B5G/6G实现eMBB、URLLC、mMTC提供强有力的理论与技术支撑。