随着人们对数据交换需求的进一步提高和物联网的新起,下一代移动通信网络需要满足人们对超高网络容量,超高连接数,超低时延,全面网络覆盖的期待,考虑到频谱资源的有限性,网络密集化成为了必然趋势。超密集组网(Ultra-dense networks,UDN)通过增加单位区域内的接入点来增加频谱复用率,从而大幅提高了网络容量,成为未来网络关键技术之一。然而,大量无规则部署的接入点也带来了频繁切换和复杂的干扰问题,另外,众多基站等设备所消耗的大量能源也造成网络运营成本的提高和生态环境问题,这些因素都影响了超密集组网的性能。本文针对超密集组网下行传输场景进行了研究,主要工作如下:针对超密集组网中多个强干扰源共存的特点,提出了新虚拟小区中的干扰对齐方案。在对超密集组网中进行网络和干扰分析的基础上,采取以用户为中心的虚拟小区技术解决移动性管理问题,然后根据相互干扰强度将多个初始虚拟小区合并成新虚拟小区,并在新虚拟小区中进行干扰对齐。与传统的干扰管理机制相比,此方案可以有限的信令交换数量和低复杂度同时处理多个强干扰源。仿真结果表明,此方案可以同时提高频谱效率和能量效率,并取得良好的网络拓展性。在上述研究的基础上,为进行能效管理,本文提出了一种自适应功率分配方案。针对总功率限制下的能量效率最大化问题,首先根据分数规划理论将分数问题转化为减法问题,然后通过一级泰勒展开多次逼近,将目标非凸函数转化为凸函数,从而得到最优功率分配方案;再结合基站休眠动态控制算法,避免了发射功率过低的基站拉低系统能效。仿真结果表明,此方案可以有效提高能量效率。最后,本文整合以上研究提出了一个基于干扰对齐的下行传输方案,并证明了其收敛性。仿真结果表明,与最大比传输方案相比,该下行传输机制在不同的网络密集程度和信噪比下都能对频谱效率和能量效率实现提升,且信令交互相对较少,可以有效提高系统性能和用户体验。