随着物联网的不断部署和应用,大量智能设备接入网络中,对网络的通信和计算资源产生了巨大需求,而边缘计算能为运行在这些设备上的不同应用就近提供丰富的资源以满足这些需求。通过将边缘计算服务器（Edge Computing Server,ECS）部署在网络边缘,这些设备可以将计算任务卸载到ECS上处理,从而降低处理时延与能耗。在边缘计算的任务卸载中,物联网设备需要通过无线信道将任务卸载到ECS,传统的正交多址接入（Orthogonal Multiple Access,OMA）在面对海量设备接入时,存在带宽资源不足的问题,这是因为OMA需要给每个用户分配正交的时域或频域资源块,但可分配的资源块是有限的。采用非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）则能让多个用户共享同一时频资源块,从而提高无线网络的频谱效率与容量,有效缓解大量设备接入与带宽资源有限之间的矛盾。通常NOMA相比于OMA有着更好的通信性能,但NOMA也意味着多个用户共享同一时频资源,若全部用户都采用NOMA进行传输,则可能造成某些对时延要求高的业务无法按时完成。采用OMA则可以使用户单独传输,降低该用户的时延,因此采用NOMA和OMA混合传输的方案可能有更好的系统性能表现。而在基于NOMA和OMA传输的边缘计算中,涉及到众多资源的分配,由此产生的通信、计算、功率等资源联合优化问题仍颇具挑战性。所以本论文针对边缘计算中的任务卸载,并在基于NOMA传输的多用户场景下,为降低系统能耗开展了资源分配的研究。本论文主要工作和创新性如下:（1）将NOMA和OMA传输应用于边缘计算,并联合任务卸载决策、计算和功率资源分配,在满足用户时延需求的情况下,研究了系统能耗最小化问题。针对该非凸优化问题,首先通过变量替换的方法,将目标的非凸函数等价转换为凸函数,并通过对约束中非凸函数的上下界松弛,分别形成了原问题的上下界凸优化问题。然后针对上下界凸问题,设计了基于分支定界的迭代算法,使上下界能在不断分支过程中逐渐逼近,获得原问题的最优解。最后通过仿真验证了算法的有效性以及NOMA和OMA传输方案在系统能耗上优于其它方案。（2）在基于NOMA技术的边缘计算系统中,考虑了多基站下用户的接入控制,并联合任务卸载决策、计算与通信资源分配以及功率控制,研究了系统能耗最小化问题。为了解决该非凸的混合整数问题,将其拆分成三个子问题分别求解。其中任务卸载子问题和计算与通信资源分配子问题可以通过它们的凸性获得最优解,基站选择与功率控制子问题则通过凸逼近设计了启发式算法。最后联合三个子问题,设计了低复杂度的迭代求解算法,并通过仿真验证了基于NOMA的用户接入方案的有效性。