随着多媒体业务和大数据的兴起,移动通信网络的传输容量将极大提升。预计到2020年,移动通信网络容量将比目前提升1000倍。在日益拥堵的无线频谱上,提供高速、稳定通信服务的问题亟待解决。近年来,随着自干扰消除技术取得显著进步,同时同频全双工(In band full-duplex,IBFD)无线通信的概念日渐成熟。与传统半双工(Half-duplex,HD)无线通信相比,IBFD在理论上可以增加一倍的频谱效率,被认为是一种能够有效提升网络性能的潜在新型空口技术。然而,实际系统中基于IBFD的无线通信节点的接收天线和发送天线相互耦合,影响IBFD组网通信的性能。考虑到IBFD收发机较高的实现复杂度、非线性元器件等因素的限制,在当前技术条件下难以完全抑制自干扰的影响。受用户分布、业务需求、信道变化等诸多易扰动因素的影响,IBFD作为一种机会通信方式与其他双工方式共存,难以取得理想的性能增益。本文围绕同时同频全双工组网通信资源管理这一主题,以减少无线网络的干扰、提升网络吞吐率和降低网络运营成本等为优化目标,主要研究以下四个部分的内容:1)全双工无线网络的干扰消除与管理策略研究;2)基于IBFD的蜂窝网络无线资源管理策略研究;3)面向异构资源融合的全双工无线网络资源管理策略研究;4)面向无线虚拟化的全双工无线网络资源管理策略研究。针对干扰问题的现有研究大都着力于抑制自干扰,或从功率、频谱的角度进行调度和管理来减少互干扰的影响,缺乏对自干扰和互干扰联合抑制的相关研究。本文首先在全双工无线网络中引入串行干扰消除技术(Successive interference cancellation,Suc-IC)抑制来自其它用户设备的同频互干扰的影响,并结合自干扰消除技术分析了同时存在残留互干扰和残留自干扰条件下的全双工无线网络成功传输概率。考虑到干扰易受信道变化、用户移动等网络环境变化的影响,对多种扰动参数对成功传输概率的影响进行了分析。面向5G移动通信对高可靠性和低能耗的需求,本文提出了一种能量驱动的全双工无线网络鲁棒功率分配算法。相比现有资源分配算法,所提出算法在保障无线通信的可靠性的同时降低了无线通信的能量开销。然后,本论文研究了基于IBFD的蜂窝网络无线资源管理。受蜂窝用户移动性、多小区间干扰等因素影响,IBFD在蜂窝网络中常被会作为一种机会通信方式与传统双工方式共存,使用IBFD通信难以获得理想的频谱效率增益。现有研究主要从容量、频谱效率等角度研究资源分配的问题,而本论文从上、下行业务非对称性和上、下行用户隔离的角度构建通信资源,研究了基于IBFD的蜂窝网络时频域资源联合分配问题,提出了一种网络吞吐率最大化的联合上下行功率子信道分配算法,在保证服务质量需求的前提下改善蜂窝网络的频谱效率。为了进一步提升蜂窝网络频谱效率,面向MIMO技术在5G移动通信中的广泛应用,本文将MIMO与IBFD结合,研究了基于IBFD的蜂窝网络空域资源管理。基于空间资源分割自干扰消除方法提出了一种空间资源调度策略,结合IBFD和MIMO进一步提升蜂窝网络频谱效率。接着,本文研究了全双工无线网络中的异构资源融合。传统互联网服务基于用户与服务器的连接,而未来的移动服务面向内容检索和推送,降低热点内容的的传输时延是一个重要研究目标。将信息中心网络架构下沉至接入网实现边缘存储可以有效降低服务时延,而利用IBFD通信在局部区域内高频谱效率的特性可以进一步提升边缘存储的访问效率。面向未来无线网络中多样性的服务需求,为了降低热点信息获取的时延,本文在边缘存储应用场景下设计了一种结合IBFD通信和信息中心网络的新型FD-ICN架构,提出了一种基于IBFD通信的分布式内容缓存和转发策略,促进通信资源与存储资源的融合,降低网络总效用;此外,本文研究了通信与计算的融合问题,提出一种基于IBFD的协作雾-云计算架构,旨在整合分布式的计算资源和通信资源。引入排队模型对大规模接入场景进行建模分析,推导得到了雾-云计算架构下的服务中断概率和遍历计算速率。所提出的分布式内容缓存和转发策略以及协作雾-云计算架构可以显著提升服务的鲁棒性。最后,本文研究了虚拟化全双工无线网络中多维虚拟化资源管理。关于无线虚拟化的研究,现有工作大都基于对网络侧频谱资源、基础设施等传统通信资源的功能抽象,而缺乏对虚拟化资源维度扩展的相关研究。面向无线网络泛在化的趋势,本文基于IBFD中继通信技术,提出了一种全双工用户虚拟化通信策略,该策略赋予了移动设备提供接入和服务的能力,通过对用户设备资源的抽象和整合,进一步扩展虚拟化无线网络的资源维度,同时相比于传统中继通信可以减少存储占用,降低时延。结合5G中的移动边缘计算业务,以虚拟运营商效用最大化为目标,构建了虚拟化资源联合分配问题。考虑到虚拟化无线网络资源管理的复杂度和信令开销会随资源维度的增加而激增,本文以运营商效用最大化为目标,基于交替方向乘子法(Alternating direction method of multipliers,ADMM),提出了一种分布式虚拟化资源分配算法。该算法能够显著降低资源管理的信令开销,以较快的速度收敛到最优解。