随着通信量的指数式增长,移动通信技术和产业进入第五代移动通信(The fifth generation mobile networks,5G)的发展阶段。相比第四代移动通信,5G要求移动通信系统具有更高的业务吞吐量,海量的负载连接,1000倍频谱效率的提高,10倍能量消耗的降低以及毫秒级的时延。异构网络是LTE-Advanced标准中重要的增强型候选技术之一,能够满足5G对时延和能量效率的需求。然而,现有异构网络研究的基站分布模型是泊松点过程,忽略了实际的空间耦合特性。此外,时延和能量效率是衡量异构网络可靠性和有效性的重要性能指标。因此本课题将从基站和用户这两个角度,对基于随机几何的异构网络的时延和能量效率进行研究,其中时延主要是指局部延迟。针对已有基站分布模型存在的问题,本文使用更实际的泊松簇过程进行基站建模,并采用基于不连续传输方法管理基站干扰的方案,以减少能量消耗。针对基于泊松簇过程的异构网络,首次推导其局部延迟和能量效率的表达式,分析局部延迟和能量效率在关键系统参数下的变化,例如休眠概率,基站密度等。同时比较泊松点过程和泊松簇过程下的局部延迟和能量效率的差异,仿真结果表明在低信干比门限或者高休眠概率情况下,这两种模型的局部延迟和能量效率相似。针对用户移动会降低基站干扰的相关性,从而影响局部延迟和能量效率的问题,本文提出了基于渐进分析法推导动态异构网络下局部延迟和能量效率的表达式的方案。渐进分析法的基本原理是假设用户的移动速度和移动范围无穷大,并将用户的无限移动性等效成基站的移动,从而建立动态的异构网络模型。针对动态异构网络,分析用户的移动对局部延迟和能量效率的影响以及不连续传输方法在动态异构网络下的性能十分必要。仿真结果表明用户的移动会削弱不连续传输方法的性能,但不会影响簇的作用。针对异构网络中低功率基站负载小,宏基站负载多的问题,本文采用了基于偏置关联规则拓展低功率基站的覆盖范围的方案,以解决异构网络负载均衡问题,进而优化局部延迟和能量效率。通过给用户的接收信号添加偏置项,并建立偏置项与单用户带宽之间的关系,推导偏置异构网络的局部延迟和能量效率,进行偏置项的优化,从而提升异构网络的局部延迟和能量效率的性能。仿真结果表明最优偏置关联能够显著提高局部延迟和能量效率的性能。