智能设备和高速率应用场景（例如在线游戏和高清视频）的快速增长对未来的无线通信提出了更高的速率需求。为了应对这种挑战,MIMO、波束赋形、移动边缘计算等技术被提出来解决用户的需求,人们也对具有广泛带宽的毫米波频段很感兴趣。同时,如何设计可靠且有效的资源分配算法来最大化系统容量,或是最小化系统总能耗将也成为更值得深入研究的问题。本文的主要内容归纳如下:1.考虑一个在工作于毫米波频段的切换波束MIMO-OFMDA系统中的联合波束、子载波和功率分配问题。将原问题分解为两个子问题:1)固定子载波和功率的波束分配问题;2)固定波束的子载波和功率分配问题。第一个子问题将由一个启发式算法来解决。对于第二个子问题,我们利用DCA方法将原问题转化为一个近似的凸问题,利用提出的优化算法进行求解。同时,低复杂度算法也被提出来降低计算复杂度。仿真结果证明了提出的算法可以有效提升无线传输系统的系统容量。2.研究一个在工作于毫米波频段的切换波束多输入多输出正交频分多址系统中的联合用户分组、波束、子载波和功率分配问题,优化目标为最大化下行链路多时隙的平均系统总速率。提出一种用户分组的方法,并利用先前的波束、子载波、功率联合优化方法和低复杂度算法,提出用户分组联合优化算法和用户分组低复杂度算法解决本问题。仿真结果研究了系统总速率与不同用户分组数、波束数的关系。3.研究了一个多基站多用户OFDMA系统中的用户计算卸载问题,联合优化了用户计算卸载决策、子载波分配和功率分配使得系统总能耗最小。将原优化问题分解为多个子问题分别进行求解。先给定用户计算卸载决策和子载波分配,用交替迭代的方法得出最优的功率分配结果。子载波分配和用户计算卸载决策都建模为带权最优匹配问题,计算得到二部图的权重矩阵后,使用Kuhn-Munkers算法即可进行求解。低复杂度算法也被提出来降低计算复杂度。仿真结果证明了联合优化算法的有效性。