随着无线互联网的飞速发展,以及新兴业务和移动应用的广泛普及,移动用户对数据速率有了更高要求。无线网络必须不断提高通信能力,一个有效的方法是在宏基站覆盖的范围内引入基于蜂窝通信制式的飞蜂窝基站,提高指定地区网络覆盖率,形成两层异构蜂窝网。飞蜂窝基站(FBS)与宏基站(MBS)共享同一频段,MBS频谱资源有限,为最大化利用有限频谱资源,本文采用基于博弈论的资源分配方法。首先MBS对飞蜂窝网用户(FUEs)产生的单位干扰进行定价,FUEs需要对自己产生的干扰付费。MBS可以通过调整干扰价格获得最大收益,且满足所有FUEs总干扰不高于MBS预先设定的干扰门限Q,而FUEs在自身传输速率和购买干扰配额支出之间权衡以获得最大收益,为模拟该场景,在MBS和FUEs之间建立斯坦伯格博弈。同时所有FUEs由于互相竞争有限频谱资源存在利益冲突,可以在FUEs之间建立非协作子博弈来解决同层资源分配问题。本文调研两种飞蜂窝网模型:FBS密集分布和FBS稀疏分布,至于定价方案,可考虑统一定价和非统一定价,统一定价表示宏基站对所有飞蜂窝网用户单位干扰制定相同价格,非统一定价表示宏基站针对不同飞蜂窝网用户单位干扰制定不同价格。FBS稀疏分布时,可以找出资源最佳分配的固定形式。FBS密集分布时,不同FUE功率分配因互相影响而动态变化,本文据此提出带有自适应预期并行迭代功率更新算法,而针对MBS端干扰价格选择问题,提出内罚函数法,通过算法迭代循环获得资源分配近似最优解。最后构造具体网络环境,利用MATLAB进行仿真,验证了算法的优越性,从仿真结果可以看出算法是成熟的,并且能够大幅度地提高系统性能。