为了满足未来多样化的信息消费模式与更高质量的数据宽带业务服务需求，移动通信网络正向IMT-2020(5G)演进。在移动通信技术飞速发展的同时，移动通信基站部署密度越来越高，随之而来的移动通信网络能耗问题日益严峻。以节能降耗为目标的绿色网络成为未来移动通信网络的重要发展趋势。　　高能效的资源管理能够在资源受限的条件下，通过资源优化配置提高资源利用率和系统性能，是实现网络节能降耗的重要途径。然而，随着能量收集、移动边缘计算等大量先进通信技术的引入，5G网络资源管理面临新的挑战。首先，5G网络中资源的含义得到扩展，将包括:传统（无线）通信资源、（动态）能量资源与内容资源。新类型资源的引入，不仅增加了新的资源管理约束，更进一步加强了不同类型资源在管理过程中的耦合关系。其次，5G网络中资源管理的影响因素既包括较小时间范围内变化的多径传输、阴影效应等，也包括较大时间范围内变化的动态能量收集、内容热度变化等，影响因素变化时间跨度的增加使得资源管理过程变得更加复杂。　　协作通信技术具有有效改善用户体验和降低网络能耗的优势。作为4G关键技术之一，协作通信将继续在5G中扮演重要角色。本文以节能降耗为目标，以资源（传统资源、新类型资源）在使用过程中的限制为约束条件，基于5G网络资源优化模型构建，对边缘协作通信环境下资源与能效优化问题建模和求解方法展开研究。本文主要贡献包括以下四个方面:　　1)5G网络资源优化模型。本文从提高资源利用率、降低网络能耗的角度出发，在满足不同类型资源使用约束的条件下，建立了5G网络资源优化模型，对新类型资源的引入，以及大时间范围内变化的动态因素对资源管理过程产生的影响进行分析。其本质是通过对资源的高效利用，提高网络性能和降低网络能耗。上述模型为后续研究的开展提供了理论基础。　　2)多点协作通信环境下资源与能效优化。采用从环境中收集的能量为通信节点提供电能，可以从源头上降低化石燃料消耗。基于此，本文首先对能量收集系统进行建模，该模型为引入能量收集技术后网络节能优化设计奠定了基础。然后，以提高收集能量利用率、降低传统市电消耗为目标，以能量收集系统实际部署限制为约束，在已知全部信道状态信息（Channel State Information，CSI）的条件下，建立了混能（收集能量+传统市电）供电多点协作通信离线优化问题模型，基于凸优化理论，提出了离线功率分配算法，得到了所建优化问题目标函数的理论上限。最后，为降低信道预测误差的影响，在已知部分CSI的条件下，建立了在线优化问题模型，基于参数规划理论，将所建在线优化问题（非凸分数规划问题）转换为凸优化问题，提出了在线功率分配算法。同时，本文通过仿真实验分析了收集能量到达率、所提算法性能以及信道预测误差之间的关系，验证了所提算法的有效性。　　3)中继协作通信环境下资源与能效优化。首先，本文同样以最大化收集能量利用率为目标，在满足能量使用约束、中继节点选择约束以及中继工作模式选择约束等条件下，建立了混能供电中继协作通信优化问题模型。然后，通过松弛和变量替换的方法，将原始混合整数非线性规划问题变换为凸优化问题，基于拉格朗日对偶方法，提出了集中式传输优化算法，实现了中继节点选择、中继工作模式选择，以及源节点和中继节点发射功率的联合优化。最后，基于交替方向多乘子方法，提出了分布式传输优化算法，实现了原始优化问题的分布式求解。同时，本文通过仿真实验验证了所提算法的有效性。　　4)边缘缓存协作通信环境下资源与能效优化。首先，本文基于现网实测移动用户内容请求数据集合，分析了基站负载量空间差异性、内容请求空间相关性、内容热度变化特征以及用户请求到达特征，相关结论为边缘缓存协作通信系统优化提供了依据和参考。然后，以最小化边缘缓存系统能耗为目标，在满足缓存容量约束、内容服务节点选择约束等条件下，建立了优化问题模型。最后，基于解空间降维、拉格朗日松弛和加速分支限界方法，提出了边缘缓存协作通信优化算法，实现了内容放置、无线网络和回传网络内容调度的联合优化。同时，本文基于实测数据集合，通过仿真实验验证了所提算法在降低网络能耗方面的有效性。