5G通信提出了毫秒(ms)量级的时延需求。在无线超密集网络优化中,能量和时延是两个重要的性能指标。一方面由于用户对信号质量的要求越来越高,对网络传输速度要求越来越快,这就要求我们对系统的时延进行优化,使得系统的时延最小,从而提高服务质量,优化系统的性能。时延包括队列时延和传输时延,队列时延是由信道状态和源速率、队列模型、传输速率等共同决定,而传输时延是由信道状态决定,于是我们可以在每个决策时间间隙内采取合理的决策(比如说信道预编码和信道解码)来最小化时延。另一方面,由于绿色节能理念的深入,系统的能耗效率也是系统重要的性能指标,一般来说我们通过对传输信号的编码来控制信号相互之间的干扰从而提高网络的能量效率,由于基站数量的密集化和天线数量的增多,将会极大的增加能量的消耗,特别是在无线超密集网络中,由于大量能耗的存在,优化能量效率是超密集网络优化设计的重要课题。前端成本也是网络系统的一个重要的参量,前端成本的优化意味着系统频带利用效率的提高,从而提升系统的整体性能。目前,时延感知的无线网络中能源传输的极大兴趣,对用户高效率的能源传输将是未来无限网络的设计的一个极大的挑战。目前有大量的论文分析了无线网络系统的中的能源传输和用户的能源收集问题。延迟最佳功率控制的能量收集无线系统的有限能量存储。无线系统是由一个可再生能源供电的突发数据到达的能量来源,其特点是一个数据队列和一个能量队列。传统的做法是将该问题定义成一个延迟优化功率控制问题,并转化成一个无限时域平均马尔可夫的成本决策过程(MDP)。由于处理该问题的高复杂度,通常是引入一个虚拟的连续时间系统并从中得到封闭形式的近似优先级函数这样就将随机问题转化成了确定性的优化问题。但是极少有文章既考虑了能源的传输又考虑信息的高质量传递,即信息和能源的联合传输问题。基于未来超密集网络的用户对于能源的需求,信息和能源的联合传输将是很有前景的课题。