绿色通信是当前无线通信研究的热门课题,通过对绿色通信的研究,可有效降低电网能源消耗,提高资源的利用率,对当前及未来无线通信建设都具有重要意义。绿色通信研究范围十分广泛,本课题重点研究的是基于能量捕获技术的无线通信系统,通过有效的功率分配和能量合作算法,实现基站对能量的高效利用。本文首先对当前绿色通信及新能源微网的发展情况进行了调研。其次,调研了目前通信系统中的功率分配和能量合作现状,对通信系统现有的功率分配方法进行了分析。本文以最大化系统平均吞吐量为目标,研究了两个蜂窝基站,多个微蜂窝基站和大规模蜂窝基站场景下的功率分配和能量合作策略,具体研究内容为:(1)研究了两个能量捕获蜂窝基站的用电方法,提出了基于Nash Q学习的功率分配和能量合作策略,该算法不需要环境的完美信息。(2)研究了超密集网络下用户多关联和功率分配及能量合作策略,考虑了用户多关联的方式,将用户、基站和信道的关联问题建模为匹配过程,并且把基站及其信道视为一个匹配对象,将三个集合的匹配问题简化为两个集合的匹配,建立了用户的多关联模型。在功率分配阶段,将多个接入点的功率分配问题建模为动态博弈,并引入探索阶段的概念,基于学习理论的算法在探索阶段学习稳定的功率分配和能量合作策略。(3)研究了大规模蜂窝基站场景下的在线功率分配方法。超密集网络下微蜂窝基站数量趋于无穷多时,传统的分析方法由于维数灾难的存在变得不再可行。本文应用平均场理论建模通信系统中的干扰问题,采用平均场近似的方法将干扰解耦,并结合强化学习算法,提出了一种基于数据驱动的平均场博弈方程求解方法。最后,给出了以上三个研究内容的仿真结果,通过对仿真结果的分析可以得出,本文提出的算法能有效的提高系统吞吐量。