随着“工业4.0”的到来,物联网的爆发式增长将带来用户对高速无线数据传输的需求。同时,高速的数据传输速率通常意味会带来大量的能量消耗。在保证保证用户QoS基础上,如何设计可靠有效的资源分配方案来最大化地降低能源消耗将成为系统设计中越来越重要的关注点。可靠有效的资源分配方案不仅依赖于有效的资源分配算法,而且对信道状态信息的反馈也提出了很高的要求。由于信道中的估计误差、量化误差、传输误差等不确定因素会直接影响到信道状态信息的快速准确获得,以及无线资源分配结果。因此,本文研究了无线传输系统在信道状态信息(CSI)理想和非理想时的资源分配方案。本文的主要内容归纳如下:1.考虑毫米波OFDMA下行传输系统,将CRAN的思想引入到了 OFDMA网络中,利用智能天线和和多远端射频头(RRH)协同合作的思想,实现同一载波在不同的RRH上使用,提出了最大化系统吞吐量同时满足传输需求的最优化问题。利用凸优化理论和方法,给出了有效的联合资源分配算法。仿真结果表明所提出的联合资源分配算法可以获得较好的系统性能。2.考虑非理想信道状态信息估计误差边界确定时的点到点传输系统。利用椭球近似方法将信道状态信息的的估计误差建模为不确定集合,提出了最小化系统功耗、数据传输延迟和数据包溢出率的随机优化问题。鉴于时变信道和数据包到达的随机性,利用在线学习的方法,设计了可靠有效的资源分配算法解决此优化问题。仿真结果表明所提出的在线学习算法可以获得较好的性能。3.对于实际系统,非理想信道状态信息的估计误差边界无法预知,利用在线学习的方法,设计了改进的资源分配方案,并取得了较好的系统性能。