采用射频能量收集技术从电磁波中收集能量为用户提供电能是一种新的绿色可持续供电方式。此外,通过引入边缘计算技术,用户可以将计算任务分流到边缘服务器执行计算。本文针对结合边缘计算的能量收集通信系统,考虑通过混合能量收集方式为用户提供能量,研究资源分配策略,以提升系统的能量消耗、能量效率和计算时延性能。主要贡献总结如下:（1）研究边缘计算系统用户能量消耗最小化资源分配策略。通过在基站覆盖区域内部署多个磁感应能量快速充电站,当用户从环境射频源收集到的能量即将耗尽时,在附近的充电站补充能量。用户可以将计算任务分流到边缘服务器执行计算。在满足用户最大计算能力和收集的能量、服务器最大计算资源、计算总时延的约束下,资源分配策略的目标是最小化用户的能量消耗。通过引入量子行为粒子群优化算法,获得次优解。仿真结果显示,与标准粒子群优化算法和相等分配服务器计算资源的方法相比,提出的方法具有更少的能量消耗。（2）研究中继用户协助的边缘计算系统能量效率最大化资源分配策略。当用户从环境射频源收集到的能量不够用时,通过磁感应无线反向充电技术从邻近的其他用户补充能量。当某个基站下的服务器计算资源达到饱和时,无法继续分流任务的用户将另一个基站下的某个邻近用户充当中继,并将任务转移到此基站下计算资源富余的服务器执行计算。在满足计算时延和收集能量的约束下,资源分配策略的目标是最大化能量效率。通过引入量子行为粒子群优化算法,得到次优解。仿真结果显示,相比无中继方法,提出的方法能够有效地提高能量效率。（3）研究多技术协助的边缘计算系统计算时延最小化资源分配策略。通过引入设备到设备通信技术,用户可以连接邻近用户执行辅助计算。当某个基站下的服务器计算资源达到饱和时,引入一个搭载服务器的无人机,如果无法继续分流任务的用户较少,这些任务将分流到无人机服务器执行计算。如果此类用户过多,无人机也充当中继,并将过多任务转移到另一个基站下计算资源富余的服务器执行计算。通过引入缓存技术,直接从缓存服务器调取流行性任务计算结果。联合优化无人机飞行轨迹、用户距离判决和发射功率,资源分配策略的目标是最小化计算时延。结合量子行为粒子群和二进制量子行为粒子群优化算法获得次优解。仿真结果显示,相比无缓存和不转移任务方法,提出的方法计算时延更低。