随着基于IP(Internet Protocol)的下一代无线通信业务的迅速发展,无线网络的容量及基站之间连接的骨干网络业务调度和路由面临新的挑战。随着学术界和产业界的严密关注,在4G(4th generation)无线网络中对无线物理层进行了一系列的资源整合以提高资源利用率,如OFDMA(orthogonal frequency division multiple access),基站协作多点技术(Co MP,coordinated multi-point),CA(carrier aggregation)等。通过资源整合可以大幅度提升网络容量,增强小区边缘覆盖,但与此同时也给干扰管理带来了一系列新的重要挑战。因此,下一代无线网络里干扰协调技术呈现出新的内容,如基站多点协作中的基站协作簇形成及用户调度,基于OFDMA的基站发送功率分配等。另一方面,急剧增加的移动IP业务,尤其是5G(5th generation)无线网络物理层提出采用mmwave,massive-MIMO(massive multiple-input multiple-output),超密集小区等方案进一步支持比4G高1000倍以上的无线数据速率后,从提升资源利用率和系统能效的角度出发,如何在各种“大规模”资源消耗之间进行折衷、并在基站之间实现具有时延受限功能的业务调度,路由及无线发送是下一代无线网络所面临的另一个挑战。针对上述问题,本文结合下一代无线网络中的基站多点协作等资源整合技术,首先研究其干扰情况并提出切实可行的干扰协调方案。接着,根据无线网络物理层的实际传输能力,从系统能效的角度进一步提出了IP业务包在无线网络中的业务调度及路由算法,所提算法具有能够绑定数据流最大传输时延(worst-case delay)的特点。从无线网络干扰管理的角度,我们提出了一套分布式基站多点协作簇的自适应动态形成机制,对无线通信环境的动态变化具有很强的自适应能力。同时,分布式的决策机制简单且具有可扩展性。得到基站簇和用户调度结果后,我们在小区内所有正交频带上执行经典的WF(water-filling)功率分配算法得到基站在各频带上的功率分配策略空间。接着,我们采用纳什非合作功率博弈方法对基站协作簇中的功率分配进行建模。通过纳什博弈理论,我们证明了所提博弈模型具有唯一纳什均衡点(NE,Nash Equilibrium),并给出了寻找唯一NE点的搜索算法。性能仿真表明,所提出的基站协作方案能大大提高系统容量,且其分布式的设计既简单又具有可扩展性,因此具有很强的工程可实现性。尽管启发式算法具有很高的工程价值,但从理论研究角度,实现系统容量最大化的传输调度及功率分配联合最优解对评估启发式算法性能具有重要意义。然而该优化问题是一个混合型优化问题,现有的文献中几乎都是采用用户调度-功率分配的两步式启发式求解。本文先提出了一种新颖的PFM机制(power-fractionizing mechanism)将离散变量的传输调度与连续变量的功率分配优化问题统一到SP(signomial programming)优化模型中。基于几何规划优化方法(GP,geometric programming)给出了这类联合优化问题的局部最优解,并且从GP算法的经验上,该局部最优解往往就是全局最优解。性能仿真结果也验证了最优化算法比启发式算法具有性能上的优越性与性能表现的稳定性。在物理层资源整合的基础上,如何在下一代无线网络、尤其是5G中各种“大规模”资源消耗之间,以及有线路由与无线传输的时延之间进行高能效的折衷是新一代无线网络所面临的另一个挑战。考虑到下一代无线网络,尤其是5G网络内急剧增加的IP业务量,我们在基站间采用大容量WDM(wavelength division multiplexing)有线光交换,通过在网络端点配置多个可调谐激光发射器(tunable lasers)实现基站同时发送多组IP业务包至不同小区。根据下一代无线网络“大规模,多参数化”的特点,针对网络能效,本文提出了“无线—有线—无线”一体化的系统能效联合优化目标。定义网络最大允许时延为受限时延,则我们通过受限时延在有线和无线之间的分配以及有线与无线资源消耗之间的折衷两个方面提出了具有时延限制功能的高能效业务调度,路由及无线发送一体化算法。所提算法能根据系统时延界限,在联合优化无线及有线参数的同时提升一体化网络的系统能效。通过仿真,我们验证了所提算法的有效性。我们基于纳什非合作博弈论,几何规划,凸优化等方法,针对不同网络优化目标及场景提供了有效的解决方案。同时,所提算法均符合下一代无线网络框架,也同样适用于其他无线网络的干扰管理和时延受限下的高能效传输问题。