为了满足下一代无线通信系统的高速率和高频谱效率要求,3GPP在LTE项目的基础上进行了进一步的演进,提出了LTE-Advanced(简称LTE-A)项目。LTE-A在LTE的基础上引入了异构网、载波聚合、增强型多天线和多点协作等技术。其中,异构网技术通过在小区边缘部署低功率节点,可以增强小区边缘的覆盖,为移动用户提供灵活的无线接入,因此受到了广泛的关注。无线通信业务不断增长,带来了大量的能量消耗和二氧化碳排放,绿色通信由此而生。绿色通信机制希望以更小的能量消耗实现可靠的通信质量,提高网络的能量效率。本文研究了LTE-A中的异构网技术,主要对基于中继选择的绿色通信机制进行了研究。本文在当前的研究基础上提出基于蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)的中继选择算法,以及基于该中继选择算法的绿色通信机制,根据通信负载动态调整异构无线网络中低功率节点的工作状态。ACO算法是一种性能优越的仿生学算法,它在求解组合优化问题中获得了广泛的应用。基于ACO的中继选择算法可以为多个移动终端找到接近全局最优的中继分配方案,但是ACO在节点数量多的情况下收敛速度较慢,会在通信业务繁忙时造成性能损失。因此,本文进一步提出了改进的中继选择算法,即基于蚁群优化-微分进化(Ant Colony Optimization-Differential Evolution,ACO-DE)混合算法的中继选择算法。微分进化算法也是一种仿生学算法,它的收敛速度和稳定性明显优于其他仿生学算法,与其它仿生学算法融合可以显著提高算法的性能。基于ACO-DE的中继选择算法有更快且更稳定的搜索性能,在多小区异构网络环境中使用基于ACO-DE中继选择的绿色通信机制,可以显著提高网络的能量效率。除了对中继选择算法和绿色通信机制进行理论上的分析与描述,本文还搭建了单小区和多小区的异构无线网络仿真平台,对本文提出的中继选择算法和绿色通信机制进行仿真验证,并与传统的通信机制进行了对比。仿真结果表明,本文提出的中继选择算法在异构无线网络中可以为多用户合理分配中继节点,基于本文所提中继选择算法的绿色通信机制可以降低网络的整体能量消耗,提高网络的能量效率,实现绿色通信。