随着4G的普及,5G的研究也已如火如荼。5G的出现将满足人们在居住、工作、休闲和交通等各种区域的多样化业务需求,但这也意味着将会面临超高流量密度、超高连接数密度所带来的挑战,解决这一问题的有效手段之一是部署密集异构网络。然而在大量部署低功率节点的密集组网中,如何在保证网络性能的同时尽可能降低能耗是一个亟待解决的问题。针对上述问题,本文重点研究了5G网络演进中基于能效的密集网络资源管理策略问题,并且主要针对资源管理策略中基站休眠策略进行了研究,主要工作点如下:1.针对密集异构网络中到达小基站业务不确定性导致基站状态难以判定以及基站睡眠周期难以确定的问题,本文提出了一种基于业务感知的动态调整基站休眠时长策略。首先,该策略包含了一种长短睡眠周期的关断机制,并将基站休眠状态分为深度休眠和轻度休眠两类。其次,利用部分可测马尔可夫决策过程预测业务的变化趋势,最后根据感知的业务量并采用休眠时长选取策略动态选取最合适的基站休眠周期时长,以达到最大化降低基站能耗的目的。仿真结果表明,与基于业务门限值的基站休眠策略对比,该方案不仅能够很好地实现业务的预测,而且节能效果更好。2.针对密集组网中大量部署低功率节点导致系统总能耗在低业务量时过高的问题,本文提出了密集组网下基于距离和负载联合的动态休眠微基站的策略。首先,该策略将微基站根据距宏基站距离由近及远排序,在系统负载较低时优先将靠近宏基站的微基站关断。其次,分析并建立了在微基站休眠模式下最小化系统总能耗优化模型,最后利用基于距离和负载的休眠基站选择算法求解,能够得到最小化系统总能耗下所有微基站的工作状态。仿真表明,与传统的微基站随机休眠策略和基于距离休眠策略相比,该策略能够根据网络负载动态调整工作状态,在满足用户服务质量前提下使系统总功耗最小,在低业务情况下效果更加明显。