近年来世界各地自然灾害频发,现有的地面公共通信系统面临着巨大的考验。当地震、海啸等自然灾害发生时,灾区的电力供应设施以及通信基础设施受损,导致电力供应困难、通信拥堵甚至中断。现有的地面公共通信系统已无法满足应急场景下业务剧增的通信需求,因而急需一种能够兼容现有通信体制的应急通信网络。随着中低空空间的不断开发,以气球、飞艇等为载体的中低空悬浮平台,携带3G/4G移动基站实现应急通信,成为解决该问题的有效方法。针对应急场景下地面通信基础设施受损的问题以及未来中低空通信的发展趋势,本文采用中低空通信系统来完成应急场景下的通信任务。为解决中低空应急通信系统中能源有限以及语音等业务剧增的问题,本文研究了低能耗高容量的联合资源分配算法。依据无线资源联合优化的设计准则对所研究的应急通信具体问题建立数学模型,将实际问题转化为数学上有约束条件的最优化问题,并通过理论分析证明了该目标问题最优解的存在、唯一性。由于多维资源联合优化比较复杂,为降低其计算复杂度,本文采用分布搜索、迭代优化的方法,以逼近次优解,并引入群体智能算法求解目标优化问题,以实现分步优化的快速收敛和无线资源调度的实时性。基本PSO算法结合种群中粒子的局部最优位置与全局最优位置进行搜索,具有实现简单、搜索速度快的特点,但由于粒子的聚合性,导致其易落入局部最优的陷阱。GA算法由于采用遗传操作,种群的多样性较高,容易摆脱局部最优的陷阱,但未能充分利用历史搜索结果,求解过程中往往涉及到大量的个体计算,因而其搜索速度较慢。本文综合考虑了两种群体智能算法的优缺点,在基本粒子群算法中引入遗传操作,以增加种群的多样性,提高改进粒子群算法的收敛速度与收敛精度。最后,基于采用TD-LTE标准的中低空应急通信系统仿真平台,对本文研究的低能耗高容量的联合资源分配算法的性能进行仿真,并与Max C/I、RR以及PF资源分配算法进行比较。仿真结果表明,本文研究的低能耗高容量的资源分配算法在系统所服务的用户数与系统功耗方面实现了折中,达到了单位功率支持较多用户的目的,在系统平均能量效率、吞吐量以及用户公平性等方面取得了良好的效果。