随着移动互联网时代的来临,移动通信技术正在向5G不断演进,移动数据流量负载以爆炸性的速度增长,同时也带来了严重的能耗问题。超密集网络部署是5G实现千倍的系统容量增长等性能指标的关键技术之一,通过高密度部署的大量小基站,提高频谱利用率并提升系统容量。与此同时,由于基站的能耗在通信系统总能耗中占据着相当大的比例,大量部署的小基站带来的能耗问题尤其严峻,因此超密集网络中基站节能技术的研究具有重大的实际意义。移动数据流量负载在时间上和空间上的分布都存在着明显的不均衡性,如能利用这一特点,灵活地控制小基站在低功耗的休眠状态和就绪状态间进行切换,可以有效地降低系统能耗。本论文从这一点出发,提出了一种通过流量负载历史数据构建流量地图的算法,并在此基础上提出了一种基站休眠节能算法。超密集网络中由于小基站的部署密度较高,距离较近,传统的蜂窝网络模型不再适用。本文利用随机几何中的Voronoi分割划分小基站的服务覆盖范围,并在此基础上,结合网格化的思想和Sibson插值算法提出了一种流量地图构建算法,以得到每一个网格内的流量负载,并直观地展示不同时段内流量负载在空间上的分布情况。在流量地图构建算法的基础上,本文结合基于图论思想的资源分配方案对小基站进行频带资源的分配,而后在满足系统流量负载需求的基础上,对各个小基站在休眠状态和就绪状态间的切换进行合适的控制,使尽可能多的基站处于休眠状态,降低系统的能耗,从而构成了超密集网络中的基站休眠节能算法。本文使用MATLAB对提出的流量地图构建算法和基站休眠节能算法进行了仿真验证,仿真结果表明流量地图构建算法能够直观地显示流量负载在空间上的分布和迁移,基站休眠节能算法能够有效地降低系统能耗。