云无线接入网络(C-RAN)作为第五代移动通信系统的重要组成,能够为运营商减少运营开支和资本开支,同时显著提升组网性能。C-RAN把传统基站分为集中式基带处理单元与分布式远端射频头,其中集中式基带处理可以大大减少覆盖相同区域的基站的数量,而面向协作的远端射频模块与天线能够提高系统频谱效率。由于去程受限,如何设计高效灵活的无线资源分配方案以适应网络的动态负载并满足业务的服务质量需求,这是C-RAN研究的热点问题和核心挑战之一。传统无线资源分配是通过功率分配、信道选择、接入选择等进行能效和谱效的优化,但忽略了分组业务特征,没有考虑不同用户对不同分组业务的时延要求。为了保证用户之间的公平性并提高资源利用效率,无线资源分配管理不仅需要考虑网络的能效、谱效等性能的提升,也需要考虑不同业务的时延特性,以提高面向业务时延感知的C-RAN网络性能。本论文针对C-RAN的面向时延感知的无线资源分配问题进行研究,在传统的资源分配优化的基础上,考虑非实时分组业务的时延特征,构建业务队列与优化目标问题并提出业务时延自适应的跨层资源分配优化方案,从而实现了网络性能与排队时延的均衡,达到了提高资源利用率和满足用户对业务质量需求的目标。论文主要工作和创新包括:首先,研究了 C-RAN中基于波束赋形优化的跨层资源分配问题。在C-RAN中构建了基于功率约束、干扰约束以及系统队列稳定性约束的能效优化问题,利用李雅普诺夫优化理论,优化问题可构建为一个非凸优化问题,并设定了控制参数V用于调整系统能效与队列长度之间的均衡关系。本文基于最小均方误差接收准则对该非凸优化问题进行迭代求解,为C-RAN的能效优化问题提出了一个面向时延感知的波束赋形设计方案。该方案能够达到C-RAN系统平均能效与平均队列长度之间关于控制参数V的均衡关系,当V值较大时,系统较偏重于能效性能,此时的能效值较优,而代价是平均队列长度较大,业务排队时延性能恶化。反之,当V值变小时,时延性能得到提升,但却是以牺牲系统能效性能为代价的。其次,研究了异构C-RAN中时延自适应的多维度资源优化问题。对异构C-RAN中的系统吞吐量效用优化问题进行建模,基于李雅普诺夫优化方法,提出了一个小区接入选择、功率分配、子信道分配联合优化的多维度资源分配方案。该方案能够在保持队列稳定的条件下优化系统效用性能,并达到平均效用值与队列长度值之间的均衡关系。针对当前C-RAN中设计高效的无线资源分配算法这一研究热点之,本文分别构建了 C-RAN中以优化系统能效以及吞吐量效用为优化目标的优化问题,并针对不同的优化问题分别设计了相应的时延自适应的资源分配优化算法,所提出的算法均能够在保持业务队列稳定的条件下通过资源的动态调配优化系统性能,并最终达到系统性能与排队时延之间的均衡。本文最后对全文的工作进行了总结与展望。