随着智能设备和新兴智能应用的普及,移动数据流量呈爆炸式增长。为了满足更高的数据速率和大规模无线连接的需求,引入了异构云无线接入网络（Heterogeneous Cloud Radio Access Network,HCRAN）,但大量的低功率节点以及节点间的干扰导致能源消耗的急剧增加。因此,能效优化成为实现网络可持续发展的关键问题。基于上述背景,本文考虑在HCRAN中使用可再生能源与电网能源混合供能的方案,采用能量收集（Energy Harvesting,EH）技术收集的可再生能源作为电网供电的补充,并基于以上方案,从用户关联、子信道分配、功率控制和基站间可再生能源的协作等方面考虑,研究提出有效的资源管理方法,以提高系统能效（Energy Efficiency,EE）。本文主要研究内容安排如下:（1）针对两层HCRAN中如何有效利用可再生能源,使能源效率最大化的问题,在考虑可再生能源到达的随机性和用户服务质量要求的约束条件下,提出了一种联合小小区用户功率分配和能源协作的方案。首先,该方案采用Dinkelbach的方法降低了优化算法的复杂度,提高了收敛速度。然后采用元启发式算法得到基站间可再生能源协作的次优分配方案。最后,利用拉格朗日对偶分解为小小区用户进行功率分配。仿真结果表明,与不含能源协作机制的方案相比,所提方案在电网能源消耗方面减少了约10%,系统总的EE提高了约12%。（2）NOMA-HCRAN中增加网络效用需要以更多的能源消耗为代价,从而导致能源效率低。针对如何平衡网络效用和电网能耗,最大化系统收益的问题,提出了一种联合子信道和功率分配方案。首先定义网络效用和电网能源成本之间的差值为系统收益,然后考虑了最大传输功率、能量捕获电池容量、用户最小数据速率需求和跨层干扰阈值等约束,以最大化系统收益为目标建立优化问题。然后,采用贪心算法（Greedy Algorithm,GA）给用户配对并分配子信道,该算法可以公平的为用户分配子信道,有效减少跨层/同层干扰的影响,得到低复杂度的次优解。最后,利用基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）的拉格朗日最大化方法优化了小小区用户的功率分配。仿真结果表明,与NOMA系统中未配备EH单元的分配方案相比,系统收益增加了约18.8%;与OFDMA系统中配备EH单元的分配方案相比,系统收益增加了约11.8%,同时系统的电网能耗降低了约50%。