随着新型无线接入和组网技术的不断涌现,无线网络在网络覆盖、网络容量、传输速率、服务质量等方面都得到了迅猛发展,正朝着接入方式多样化、数据传输高速化、普遍移动性和全IP融合的方向发展,并终将形成无所不在、无所不包、无所不能的下一代无线网络。下一代无线网络融合了多种结构的通信网络和互联网络,支持多种无线技术的平滑接入和移动终端的无缝漫游,支持多跳自组织、协同中继等新型组网方式,通过全IP核心网与传统有线网络和互联网互联互通。下一代无线网络的目标是通过丰富的接入手段、灵活的组网方式、全方位的网络覆盖、空前的传输速率和超大的网络容量,为用户提供无处不在的网络接入和无所不能的网络服务。然而,由于无线网络的衰落、干扰、介质共享、用户移动等固有特性,造成其信道状态时变、容量有限、资源匮乏等限制,使得人们对无线应用需求的爆发式增长和无线通信资源的紧张供给之间的矛盾日益凸显,成为下一代无线网络进一步发展和创新所面临的严峻考验。高效的无线资源管理模式和灵活的网络资源调度策略,可有效提升现有通信系统的资源利用率,拓展可利用资源空间,提高无线通信系统的整体性能,是解决上述矛盾的主要手段之一,也是本论文的主要研究内容。本论文主要研究了无线自组织网络(无线传感器网络)和OFDMA协同中继网络这两种典型的下一代无线网络中拓扑控制、跨层设计、子载波配对及选择、子载波功率分配等无线资源管理机制和调度策略。主要研究内容和贡献包括以下四个方面:(1)对无线网络的发展趋势及面临的挑战进行了系统整理和深入分析;对无线自组织网络(无线传感器网络)和OFDMA协同中继网络等下一代无线网络中的通信应用场景进行了详细介绍和分析比较;对拓扑控制、跨层设计、凸优化理论等无线网络资源管理手段和技术理论进行了归纳研究。(2)研究了采用移动Sink进行数据收集的大规模无线传感器网络中,如何延长网络生存时间的问题。提出了一个基于树形结构的启发式拓扑控制算法——最小负载集(Minimum Load Set,MLS)算法,通过为每个传感器节点合理选择数据转发路径和传输功率,来平衡网络中节点的能量消耗,从而达到延长整个无线传感器网络最大生命周期的目的;进一步讨论了在分布式和时延约束条件下如何改进MLS算法,使之更适用于实际应用场景。仿真实验结果表明MLS算法的性能明显优于部分现有算法。(3)研究了无线自组织网络中的跨层设计及优化问题,对传输层的拥塞控制、媒体接入控制层(MAC层)的争用控制和物理层的功率控制进行了联合优化。其目标是在传输层找到最优的端到端传输速率;在MAC层找到每条链路的最优坚持概率;在物理层找到最优传输功率,从而最大化网络总效用。本论文构造了一个多维约束条件下的广义网络效用最大化(Generalized Network Utility Maximization,GNUM)问题,通过引入辅助变量和变量变换,提出了基于次梯度的分布式跨层算法,仿真结果验证了所提出算法的收敛性和有效性。(4)本论文提出了一个OFDMA协同中继网络中的联合子载波配对和功率分配(Joint Subcarrier Pairing and Power Allocation,JS2PA)方案。为解决JS2PA这个非凸问题,我们首先基于匈牙利法提出了子载波配对及选择算法;然后基于智能水滴(Intelligent Water Drops,IWD)算法提出了用作功率分配的PA-MIWD算法;最后,通过仿真实验验证了我们提出JS2PA方案在收敛性、网络总效用和公平性等方面明显优于现有方法,并分析了中继节点位置、子载波需求以及功率分配对系统性能的影响。