随着通信网络的发展,基站小型化已成为未来重要发展趋势。在单层蜂窝网络中引入小基站,能够提高网络的通信容量,扩大基站覆盖范围。小基站随机部署的特性使得小基站网络必须具备自组织的能力。自组织又分为自配置、自优化和自治愈,本文主要研究了全双工小基站网络自优化的干扰协调方面。本文主要的工作分为如下三个部分:(1)建立全双工小基站网络干扰模型,并进行分析。将干扰协调问题转化为在保证宏基站和宏基站用户正常工作的基础上,最大化小基站通信容量的问题,并通过资源分配中的信道分配机制来解决上述问题。全双工小基站网络信道分配过程分为两个阶段:小基站用户配对和信道分配,两个阶段紧密结合,共同影响着系统的性能。(2)进行小基站用户配对的研究。小基站采用全双工传输模式,考虑到不同的用户组合会产生不同程度的共信道干扰。本文采用基于Kuhn-Munkres的用户配对策略,将用户匹配问题转化为二分图完美匹配问题,最小化小区内干扰。(3)信道分配。采用独立分布式Q-learning算法为宏基站用户、配对完成后的小基站用户动态分配信道,协调全双工小基站网络的跨层干扰和小区间干扰,最大化网络的通信容量。并在此基础上,提出了合作分布式Q-learning算法,提高算法的收敛速度,使系统能够更快达到平衡状态。仿真实验表明,基于Kuhn-Munkres算法的用户配对方法和基于Q-learning的信道分配方法可以有效地提高全双工自组织小基站网络的通信容量,实现全双工小基站网络的自优化。