Femtocell的引入为改善室内覆盖，提升用户体验提供了一种强有力的技术手段，但同时也改变了传统蜂窝网络的拓扑结构，使得网络中的干扰关系更加复杂。Macro-Femtocell网络中存在着两种频谱规划方案:正交频率规划方案和全局频率复用方案。在正交频率规划方案下，网络中只存有Femtocell之间的同层干扰;然而，随着Femtocell布置得越来越密集，Femtocell之间的干扰也越来越严重，严重制约了Femtocell优势的充分发挥。在全局频率复用方案下，网络中不仅存有Femtocell之间的同层干扰，还存有宏基站与Femtocell之间的跨层干扰;而这些干扰如果不能得到有效抑制，将影响到整个系统的性能。　　 基于此，本文围绕OFDMA Macro-Femtocell网络中的下行干扰管理技术进行了深入的研究，并从上述两个方面展开如下:　　 当Macro-Femtocell网络采用正交频率规划方案时，提出一种基于图论的资源分配方案，用于解决密集场景下多用户Femtocell之间的干扰问题。首先将Femtocell之间的互干扰信息建模为带权重的双向干扰图，图中的结点对应于系统中的Femtocell，有向边表明了Femtocell之间存在干扰，权重刻画了Femtocell之间干扰的强度。该干扰图充分利用了用户的瞬态位置信息，能够在保证较低的实现复杂度的前提下，较为精准地刻画Femtocell之间的互干扰信息。然后，在此干扰图的基础上，考虑到Femtocell之间的公平性以及Femtocell内中心用户和边缘用户的公平性，提出一种低复杂度的资源分配方案。仿真结果表明，该方案对频谱效率和满意用户数有较为明显的提升。　　 当Macro-Femtocell网络采用全局频率复用方案时，针对不同的应用场景，提出相应的基于博弈论的资源管理模型，对网络中的频率资源和功率资源进行联合优化，用于解决Macro-Femtocell网络中的同层干扰以及跨层干扰问题。首先，针对完全信道状态信息(Channel State Information，CSI)场景，提出基于潜在博弈的资源分配方案，加强了宏基站与Femtocell之间的合作;然后，针对不完全CSI场景，对前述方案作进一步的改进，提出基于贝叶斯潜在博弈的资源分配方案，大大减少了基站间的信息交互量。仿真结果表明，所提方案可以提高系统的总吞吐量，并且拥有很好的鲁棒性和收敛性。