随着物联网的广泛应用,从智慧医疗到智慧交通,从环境监测到消费电子,随时随地万物互联成为新一代移动通信系统的重要任务。机器类通信(machine-type communication,MTC)作为其主要存在形式,是未来通信系统的重要组成。可预见的,MTC的设备数量将远远超过传统的人类通信(human-type communication,HTC)设备数量。在这样的趋势下,海量机器通信(massive machine-type communication,mMTC)已被定义为第五代移动通信系统三大通用场景之一,其主要目标是为海量的且仍在不断增长的用户设备提供连接服务。为了实现这一目标,近年来各类针对海量设备场景的接入控制技术、流量卸载技术应运而生。虽然,这些从工程应用的角度出发接入机制能够在一定程度上提高系统性能,但是还远远未能满足日益增长的需求。为了能够对将来实际的系统设计提供指导性意见和理论依据,从理论的角度充分理解海量设备通信场景下的系统规律以及系统的极限性能也极为重要。由于传统多用户信息论的结果不能够直接应用到海量设备系统的基础容量限以及可达数据率等问题的分析中,因此本文从信息论的角度对海量设备通信网络进行了研究。首先,本文首次推导出了多天线系统在高斯海量接入信道下的基础容量限,揭示了系统容量与码长、用户数和天线数三者之间的关系,为海量用户设备系统设计提供了更完善的理论结果。传统的多用户信息论的基础容量限是假设用户数量固定,而让码长趋于无穷时得到的渐近结果。但是,在海量用户设备场景中用户数可能达到码长的量级。因此引入了海量接入信道(many-access channel,MnAC)模型,该模型允许用户数随码长增长而增长。此外,多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术通过对资源的复用,可以有效提高传统通信网络的系统性能。为了了解MIMO技术能够为海量设备系统带来的增益,本文将高斯MnAC模型的结果推广到了一个更广义的MIMO高斯MnAC模型。MIMO MnAC模型允许用户数和天线数同时随码长增加,从而让我们能够分析不同用户-天线密度关系下的系统性能,这是首次对码长、天线数与用户数三者进行联合考察。此外,通过对比容量限与有限码长的数据率下界的数值结果,验证了在海量设备场景下用容量限作为系统性能指标的有效性。结果显示MIMO技术能够让数据率容量总为零的MnAC达到正的数据率。接下来,除了系统的基础容量限,我们同样关心系统的可达数据率以及如何提高系统的可达数据率。功率分配技术是提高系统可达数据率的有效方法之一,而功率分配问题是通信系统发射机设计的重要问题。其中,并行高斯信道的功率分配是一个最基础的问题,包括MIMO高斯MnAC在内的很多其他信道功率分配结果都可以在此基础上得到。众所周知,对于高斯输入分布,可以通过经典注水方法得到其最优解。而对于任意输入分布,注水银/水方法以每个信道的最小均方差(minimum mean square error,MMSE)的形式给出了最优解。但是,由于MMSE缺少已知闭合表达式,通常计算困难,导致注水银/水方法很难实现,这对于对算法复杂度极为敏感的海量设备应用是致命的。为了让功率分配技术应用到海量设备系统,本文提出了一种鲁棒功率分配(robust power allocation,RPA)方法。该方法的基本思想是用具有闭合表达式的MMSE上下界来替代最优解中准确的MMSE,从而大大降低的计算的难度。该方法适用于广泛的连续输入分布,而且无需输入分布的具体信息。本文证明了RPA方法得到的可达数据率与最优值之间差距可被一个常数控制。RPA方法为解决并行高斯信道的功率分配问题提供了一个通用的架构,经典的注水方法可视为其使用线性MMSE上界的一个特例。如果将来发现新的MMSE上下界,同样可以应用到RPA方法中。但是,由于目前缺少对离散输入分布有效的MMSE上下界,RPA方法暂时只适用于连续输入分布的情况。最后,本文考察了MMSE的非参估计,为鲁棒功率分配方法在离散输入分布时的应用奠定了基础。本文从与MMSE有紧密联系的费舍尔信息量(Fisher information,FI)的非参估计入手。首先研究了Bhattacharya的FI估计量,给出了其确切的更紧的非渐近收敛率上界。确切的非渐近结果让我们能够认识到Bhattacharya估计量需要非常可观的样本量,来保证给定的置信区间和给定的误差。于是,基于Bhattacharya估计量,本文又提出了一个新的估计量,得到了更优的收敛率上界。之后,本文将两种估计量的结果都应用到了一个重要的例子中,即被高斯噪声污染的随机变量的FI的非参估计。此外,利用布朗公式,本文提出了相应的MMSE估计量,证明了MMSE估计量的一致性并得到了其收敛率上界。这便为RPA方法在离散输入分布情况的应用铺平了道路,从而让海量设备系统能够更好的利用功率分配技术来提高其可达数据率。