近几十年来,无线通信一直是通信研究领域中的一个重要分支。为了满足人们对无线通信服务质量的要求和扩大无线服务范围,工程人员设计了如Ad-hoc(自组网),mesh(网格网)这类基于中继的无线网络。为了减少成本,同时扩大无线网络的覆盖范围和增加系统的吞吐量,中继已经成为4G(fourth generation)通信标准的一项重要特性。同时为了消除宽带通信中的频率选择性衰落的影响,正交频分复用(OFDM)技术也被4G无线通信标准所采用。尽管不断有新的技术产生,有限的资源,如发送功率,子信道,带宽等,与人们对无线服务质量要求的不断增强,如实时的视频会议,实时的在线游戏等,始终是一对矛盾体。作为有效缓解这对矛盾的方法,资源分配算法设计一直以来是科学家和工程师们研究的热点。优化的资源分配算法可以有效的提高资源利用率,并且同时满足人们对无线服务质量的要求。而在4G标准中引入中继和OFDM调制方式使得联合资源优化分配算法的设计变的更为复杂。与传统的单跳系统不同,在多信道多中继系统中设计联合资源分配优化算法时,不但要考虑功率和子信道的分配,同时还要考虑中继选择和子信道配对方案。所谓的子信道配对是指,当在一跳中数据在某一条子信道上进行传输,则在第二跳中中继需要选择一个相应的子信道来完成该数据从中继到目的地的传输。联合考虑功率,子信道分配,中继选择和子信道配对进行资源分配优化算法设计是该论文的主要研究方向之一。另外大部分文章在研究中继系统中的资源分配算法时,建立的是确定性的模型,也就是在每个时隙都满足用户的一定服务质量要求。当然这种模型是符合实时用户的实际需求的。但是当用户的需求是非实时的时候,如email, FTP等文件传输服务,我们只需要在一定误码率的限制条件下,·满足用户的平均传输速率即可。在多信道中继系统,针对非实时用户的资源分配算法和实时用户的资源分配算法应该有所不同。这就是随机优化模型和确定性优化模型的区别,这也将是本文研究的重点之一在单跳系统中,通常利用频率复用的方法来提高频谱利用率。但是在利用频率复用的同时也会引起小区间的干扰(ICI)。功率控制是减少干扰对系统整体性能所带来影响的方法之一。与传统的无中继系统相比,中继的引入使得利用功率控制进行干扰协调变得更为复杂。由中继站服务用户的性能不但与其它与其使用相同频段的用户性能相关,而且与时间相关,因为其性能是经过两跳(两个时隙)才能确定下来。另外如果在小区内引入中继站,则会同时带来小区内干扰(ITCI),这是因为在同一小区内的两个由不同中继站服务的用户可能会使用相同的频率来获得服务。如何在多小区,多中继,多信道的系统中利用功控进行干扰协调也是本文研究的重点之一本文是以多信道,无线中继系统为背景而展开的。首先,在第二章中,研究了在多AF(放大前向)中继,多信道的系统中,如何设计最优的联合功率分配,子信道分配,中继选择和子信道配对算法。由于最优算法是以在基站和中继站均已知在各个子信道上信道状态为前提的,并且该算法是中心式的,为了更好的适应实际情况,在本文中我们将该中心式算法扩展为已知部分子信道状态信息的分布式算法。在该模型下我们并没有考虑用户对服务质量的要求,所以在第三章,我们分别根据实时和非实时用户的服务要求特点,建立了确定性模型和随机模型。在确定性模型中我们利用拉格朗日对偶的方法和匈牙利算法推导出最优算法。在随机模型中,利用随机逼近的方法我们推导出最优的算法。与确定性模型中的最优算法相比,该算法可以利用多用户分集来提升系统性能。最后在第四章中,我们考虑在多小区,多信道的中继系统中如何利用功率控制来进行干扰协调,从而提升系统性能。通过分析该模型,我们发现利用几何规划的方法得到最优功控方法。但由于该算法是中心式的,且具有较高的复杂度和需要较多的信息交互,所以它只是提出了一个理论上的系统性能最优值。为了设计出更符合实际情况的算法,利用博弈理论的方法,我们设计出了相应的半分布式和全分布式算法。