为了满足未来井喷式增长的移动业务和数据量需求,SG提出了基于异构网络架构的超密集组网(UDN)方案。网络节点的密集化部署已经为移动通信网络容量带来巨大的增益,但实现UDN的异构网络架构还存在很多亟待解决的新问题,如何合理的分配频谱资源将直接影响系统的整体性能,因此研究异构无线网络的资源管理与分配具有重要意义。本文重点研究了 UDN中异构无线网络的频率资源管理与分配问题。为了提升系统吞吐量,本文提出了一种自适应频率规划方案,基于分簇目标的不同,可分为干扰自适应频谱规划算法(IAFP)和吞吐量自适应频谱规划算法(TAFP)。方案首先基于干扰最小或吞吐量最大将小区两分簇,然后构建求解最佳频谱复用门限值的数学模型并求出最佳TH,最后根据小区的分簇情况和用户的SINR值为每个用户分配相应的频谱资源。通过搭建MATLAB仿真平台,本文将IAFP算法和TAFP算法与小区不分簇时进行了对比分析和比较研究。结果表明:相比于不分簇时,IAFP算法和TAFP算法在各种用户分布情况下可以大幅提高系统的边缘性能;与TAFP算法相比IAFP算法可以改善系统的边缘增益,在小区用户数较少的情况下表现出了较好的性能增益;此外TAFP算法也极大的改善了系统的边缘增益,在小区用户数较大,小区中用户分布位置不好,SINR值较低时,有更好的性能提升;但是两种算法在用户中心分布时表现不佳。因此,虽然自适应频率规划算法在用户边缘分布时可以大幅提高系统性能,但是当用户分布情况较好时没有表现出增益,未来还需要对自适应频率规划算法进行优化,进一步提高系统整体性能。