面向2020年及未来,5G系统将成为容量、能效和服务质量极高的网络,同时对现有贫乏的网络资源提出了考验。在动态网络环境下,无线网络资源的合理分配和利用成为关键。本文基于5G中多宿主业务场景和热点高容量场景,从用户需求出发,以节省功率资源为目标,借助凸优化和博弈理论,实现了动态网络环境下无线网络资源匹配。本文主要工作如下:一、提出基于匹配概率指标的资源匹配模型。首先,根据资源匹配的概念和无线信道的动态特性,定义了两种匹配概率指标,并从中选择出最合适的指标以构建资源匹配模型,从而在满足统计保障约束下实现各终端能量效率的最大化。其次,引入了复合衰落信道模型以准确地反映无线信道的动态性,推导出匹配概率指标的完备表达式,为资源匹配模型的建立奠定基础。二、提出基于统计保障约束的两层分布式资源匹配模型。首先,根据匹配概率指标,提出了一种能效优先的资源匹配算法,以最低的功耗统计地保障各终端的业务速率需求。其次,根据优化模型最优解特征,提出了两层分布式求解算法,将原问题分解为内层功率损耗最小化问题和外层匹配概率最大化问题。针对模型可能无解的特殊情况,通过松弛统计保障参数构建改进的资源匹配模型。三、提出基于Stackelberg博弈理论的两层资源匹配模型。首先,根据网络异构的特征和不同博弈层参与者的需求设计效用函数,利用分布式的Stackelberg博弈方法,进行上层宏基站和宏蜂窝用户、宏基站和微基站以及下层微基站与微蜂窝用户间的多次非合作博弈,从而实现功率资源最优分配。其次,考虑在业务速率动态变化的情况下,建立业务空闲模型和业务速率模型,根据对小区业务速率的预测来更新效益函数的定价因子,动态调整博弈的效益函数,通过对系统内业务速率的预测来实现资源的匹配。