随着无线通信技术的不断发展,移动终端设备呈爆炸式增长,人们对于数据流量的需求也日益增大。低功率接入点在网络中大量密集部署,在提高热点区域网络容量的同时,也使得用户接入网络更加方便快捷。超密集网络可以为用户提供极高的数据速率,具有广泛的应用前景,因此引起了研究人员的关注。超密集网络可以显著提升系统的吞吐量,但是同样会带来干扰增大、负载不均衡、无线回程受限等一系列的问题。超密集网络中接入点数量众多,考虑到回程网络基础设施造价成本和网络中巨大的回程流量,如何更好的规划和设计超密集网络中每个接入点的回程链路是一个关键问题。因此,本文分别针对超密集网络中的两种典型场景对无线回程算法进行了研究。本文在以用户为中心的超密集网络场景下,提出了一种基于最大化网络吞吐量的分布式无线回程路由算法。考虑到接入点(Access Point,AP)数量众多且密集部署的特点,选择采用分布式的多跳路由方式来规划网络中的无线回程链路。从网络中每个用户所对应的接入点组(Access Point Group,APG)中选出一个AP作为该用户的回程节点(BackhaulAP,BAP),然后该节点发出回程路由请求信号,周围基站通过本文提出的打分机制计算自身分数并对回程请求进行应答。BAP收集到回应消息后选出分数最高的AP作为下一跳,最终通过多跳的方式将数据传回核心网,规划出一条满足速率需求的无线回程路径。其中本文提出的打分机制考虑了网络信道状况、AP负载及其所受干扰等因素,同时也对子信道进行选择,满足用户的回程速率需求。仿真结果表明,本文提出的算法均衡了网络中AP的负载,最大化回程路径中每段的吞吐量,同时在规划满足接入点回程速率需求的路径时有较高的成功率。本文在异构超密集网络场景下,提出了基于能量效率最大化的无线回程方式选择算法。网络中存在距离宏基站较远的微基站或是与宏基站间有遮挡物的微基站,这些微基站与宏基站之间的信道一般质量较差,可以选择合适的空闲微基站作为中继来实现间接回程。为更好的满足回程数据速率需求,回程基站可从直接回程和间接回程中选择一种方式传输数据。同时针对网络中基站数量众多导致无线回程链路干扰严重的问题,对网络中的基站功率和系统带宽等资源进行合理有效的分配,这样不仅提升了网络整体能效,同时也使得网络资源利用率有所提高。与单一直接回程方式相比,本文提出的算法具有较高的系统能效,满足了系统中回程基站的数据速率需求。