随着移动设备数量的迅猛增长与多样化应用场景的不断涌现,5G/B5G（The Fifth Generation/Beyond Fifth Generation）通信网络面临着能源开销过大导致的环境污染等问题。能量收集（Energy Harvesting,EH）技术通过从周围环境中获取能量支持设备通信,将可再生能源引入移动蜂窝网络,增加了系统的能量来源。此外,为了满足海量连接、大带宽、低时延的通信需求,终端直连（Device-to-Device,D2D）通信、边缘缓存与边缘计算等多种技术竞相涌现。将能量收集技术与融合多种通信技术的移动蜂窝网络结合,可以满足多样业务需求的同时减少传统能源消耗。然而,能量收集技术为设备提供的能源具有很强的随机性和不稳定性,使得传统基于确定模型的资源分配策略已不再适用,严重制约了该技术在未来移动通信网络中的广泛应用。鉴于以上分析,本文针对基于能量收集技术的移动蜂窝网络,在设备动态能量供给的限制下,以充分利用网络中的通信、缓存、计算三种资源为目标,结合D2D通信技术、边缘缓存技术与边缘计算技术,设计满足不同业务需求的资源分配策略,探索影响网络性能增益的关键因素。本文的主要工作及创新点总结如下:（1）提出一种动态能量供给下的通信资源分配方案,解决基于能量收集的D2D（EH-D2D）蜂窝网络中用户的可用能量与复杂干扰导致的资源不均衡问题。首先,为了提升频谱资源利用率,分别提出EH-D2D用户与蜂窝用户之间多对一、多对多的频谱复用场景并进行建模,联合考虑可用能量的限制、频谱复用造成的干扰情况以及用户的服务质量需求,设计频谱效率最大化问题。然后,在两种频谱复用场景下,分别提出基于匹配博弈理论的资源分配算法,并且每个算法均分两步:第一步分别为多对一或多对多频谱匹配算法,得到稳定的EH-D2D用户与蜂窝用户的频谱分配结果;基于第一步的匹配结果,利用凸优化工具求解最优的EH-D2D用户传输功率与传输时间。最后,通过与现有频谱分配策略对比,仿真验证所提算法的性能与优势。（2）提出一种动态能量供给下的缓存资源调度方案,解决基于能量收集的终端缓存网络中能量与缓存业务不匹配导致的传输中断问题。首先,对具有能量收集与终端缓存能力的D2D蜂窝网络进行建模,考虑用户随机的位置分布与收集的能量、内容的缓存和内容的请求,利用随机几何构建数学模型,并制定内容分发策略,分析网络干扰情况。然后,根据获取所需内容的来源,每个用户可处于三种通信模式:自满模式、D2D通信模式和蜂窝通信模式。进一步,分别推导出三种模式下用户的缓存命中概率和成功传输概率,并基于推导结果设计两种具有不同目标的缓存策略。最后,通过仿真结果分析相关参数对网络性能的影响,并证明所提缓存策略的优势性。（3）提出一种动态能量供给下的计算任务卸载方案,解决基于能量收集的非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）边缘计算网络中能量与计算资源受限导致的排队时延问题。首先,对部署能量收集装置与任务存储单元的移动边缘计算网络进行建模,联合考虑收集的可用能量、任务的随机到达、有限的计算能力与NOMA卸载的限制,提出任务的本地计算与卸载策略,并分析推导出任务成功计算概率。然后,将每个用户的任务随机到达、排队等待、本地计算与NOMA卸载过程,构建为基于四维马尔科夫链的离散时间排队模型,并分析该模型的稳态概率,推导得到系统中任务完成的平均响应时间与平均等待时间。最后,通过仿真结果验证所提模型的正确性,并分析相关参数对系统性能的影响。