随着移动通信技术不断的发展,业务流量和种类不断增加,导致网络面临着频谱资源不足、能量消耗巨大的问题。超密集异构蜂窝网络通过频谱的复用,可以有效提升网络容量。能量采集技术是将周围环境中的能量采集并转换为电能,以供给设备使用。由于绿色通信概念的兴起,能量采集必将在下一代移动通信系统中得到应用。然而小基站的密集组网会在小基站之间以及小基站与宏基站之间引入大量的干扰,采用能量采集的通信设备可用能量有限,需要对无线资源及能量资源进行合理分配,以降低干扰提高系统容量,因此能量采集异构蜂窝网络的资源分配问题成为研究的热点。本文针对能量采集超密集异构蜂窝网络,基于合作博弈对资源优化分配算法进行了研究。利用联盟博弈优化用户接入,以减少小基站之间的干扰并合理分配传输时间和传输功率;针对NOMA小基站网络,利用匹配博弈并考虑外部性,提出了用户与小基站的匹配算法;针对小基站缓存文件场景,提出了用户接入和缓存联合优化的斯坦科尔伯格博弈算法;针对考虑内容缓存小基站网络的资源分配问题,提出了联合用户接入和缓存内容更新的斯坦科尔伯格博弈算法。本文的主要研究内容如下:(1)针对能量采集小基站网络下行链路,提出了采集能量可转移的联盟博弈算法。首先建立能量采集小基站网络模型,邻近小基站间以传输线连接并可以能量转移;提出了分布式的联盟形成算法,该算法以频谱效率为效用函数,设计了同一联盟中的小基站时间共享及能量共享的策略;制定转移准则控制联盟形成,保证联盟结构的优化和算法收敛性。仿真结果表明,提出的算法能合理分配采集的能量,有效提高系统的频谱效率,并改善了用户的服务满意度。(2)针对NOMA能量采集小基站网络,提出了优化吞吐量的双边many-to-one匹配博弈算法。作为匹配博弈的参与者,用户和小基站将吞吐量作为偏好效用函数并以此建立对每个能量采集小基站的偏好列表,再依次向最偏好的小基站发送申请,小基站也根据偏好列表选择是否接受。此外,算法还考虑模型中外部性的影响,提出了一种通过交换用户和小基站匹配对实现性能优化的算法。经过迭代该博弈可以收敛到一个稳定的匹配结果。仿真结果表明提出算法的传输速率和能效上优于one-to-one的匹配算法的性能。(3)针对异构蜂窝网络中的能量采集小基站系统,提出了用户接入和回程链路带宽联合优化分配的斯坦科尔伯格博弈。考虑小基站缓存文件的场景,用户接入能量采集小基站首先下载已经缓存的文件,然后再通过回程链路下载小基站没有缓存的文件。以能效为效用函数,将用户接入建模为一个student-project allocation匹配算法;将回程链路带宽分配建立为拍卖博弈,根据用户接入情况和能量采集小基站的文件下载请求情况调整价格使带宽合理分配。仿真结果表明,相对于只考虑用户接入匹配的算法,提出算法在能效和下载文件价值上具有更好的表现。(4)为了提升用户对下载文件的满意度,提出了能量采集小基站中基于缓存的资源分配算法。建立了联合用户接入和小基站缓存内容更新的斯坦科尔伯格博弈模型,提出了基于联盟博弈的用户接入选择算法,算法以用户满意度为效用函数,当用户在各联盟之间转移时,若转移后的效用能满足转移准则,则用户转移被接受,算法允许多个用户接入同一基站,用户采用NOMA技术共享小基站信道;设计了小基站缓存更新机制,小基站更新缓存内容以最大化收益。仿真结果证明,提出算法在提升用户满意度的同时,获得了更高的能效。