随着移动互联网的快速发展,多种多样的个人及商用无线终端进入到了爆发式的增长阶段,因此未来移动网络将要面临系统容量、可靠性及延迟方面的巨大挑战。学术界与工业界为5G网络以及未来的超5G和6G网络提出了严苛的通信性能要求。为了满足这些要求,密集性及异构性成为了网络构架演进的一个重要方向。然而,这种部署方式会不可避免地产生严重的小区间干扰。多基站协作是应对干扰的有效途径,因此成为了未来网络中的关键技术之一。本文关注多基站协作通信系统。考虑到未来网路的异构性与密集性,不同地域尺度上基站间协作链路传输能力和同步水平是不同的。在热点地区密集覆盖的场景下,协作链路传输能力强,能够实现信道状态信息(Channel State Information,CSI)和用户数据的共享。在此场景中我们考虑了多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)协作系统。在覆盖范围更广的异构网内,基站间的协作链路往往仅能保证CSI的共享。在此场景中我们考虑了功率控制与协作波束赋形。具体而言,本文的主要工作与创新点如下。在密集覆盖的场景下,本文考虑了 MIMO协作中的波束赋形问题,并且在每用户信号干扰噪声功率比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)约束下对网络的总传输功率进行优化。随着未来网络规模的增大,相应协作问题的规模也越来越大。为了充分利用协作基站间的计算资源,降低波束赋形算法的执行时间,提升系统跟踪时变信道的能力,我们考虑了基于连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)与对偶分解的分布式的波束赋形算法。该算法的信令交互量仅与系统中的用户数目有关,因此该方案在多天线系统中有着很强的适用性。仿真结果表明,分布式算法的执行时间远远小于对应的中心式算法。对比于迫零(Zero Forcing,ZF)预编码和经典的二阶锥规划(Second Order Cone Programming,SOCP)算法,提出的算法能够以更低的总传输功率为用户提供相同的下行SINR。在功率控制中,本文在每用户服务质量(Quality of Service,QoS)约束下对网络的总传输功率进行了优化。传统的基于瞬时性能需求的功率控制方法受信道状态波动的影响较大。为了克服这一不足,本文依据用户对延迟的敏感性将用户分为延迟敏感用户(Delay-Sensitive-User,DSU)与非延迟敏感用户(Non-Delay-Sensitive-User,NDSU)。然后,我们分别使用瞬时的SINR约束和长时的平均速率约束保证DSU和NDSU的性能需求,从而形成了随机功率控制问题。由于NDSU的平均数据速率约束,该问题是非凸的随机约束问题。我们使用带随机约束的连续凸近似(Constrained Stochastic Successive Convex Approximation,CSSCA)方法求解它,并且给出了每时隙的信令开销和计算复杂度。仿真结果表明,相较于传统的逐时隙的瞬时功率控制方案,本研究提出的方案有着更高的可行概率和更低的总传输功率。可行概率的提升说明了该方案有着更强的信道适应能力。对传统系统的改进难以完全满足未来网络严苛的性能需求,因此研究者们最近将智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)引入到无线通信系统中。IRS是一种人造的二维电磁材料,其上附着有大量的无源反射单元,每一个反射单元的电磁特性都可以通过软件进行控制。通过所有的反射单元的联合设计,入射信号对应的反射信号的相位和角度可以任意调整从而创建出一个更加有利于信号传播的电磁环境。各个反射单元所反射的射频信号的相干叠加可以提升接收端接收信号的功率或者消除干扰。在IRS的辅助下,我们研究了 MIMO异构网中的协作波束赋形以优化系统的和速率。但是该问题非凸,并且基站端的反射波束,用户端的接收波束和IRS端的相移矩阵被复杂的传输速率表达式耦合在了一起。我们利用交替优化的方法给出了发射波束、接收波束和相移矩阵的设计方法。然而,反射率-相移响应使得关于相移矩阵的优化问题的目标是一个非凸复合函数。我们提出了一种基于SCA的两层优化方法以求解该问题。最后,考虑到有限精度的IRS端相移,我们进一步对发射波束和接收波束进行了修正。仿真结果表明,IRS的引入大幅度提升了系统的和速率。和速率的提升量与网络中IRS的数目成正比,这一性能提升效率要高于在固定IRS数量的情况下单纯地提升每块IRS上反射单元的数目。