随着无线AdHoc网络的广泛应用和复杂多媒体应用的不断流行，无线AdHoc网络的业务量陡然剧增。如何把有限的无线资源，以合理的方式分配给不同的用户或应用，以满足他们各自对无线资源的需求，已经成为一个需要考虑的关键问题。本文主要从以下两个方面进行研究分析。　　一方面，为了公平性和便于公式化的使用，无线AdHoc网络的资源分配问题常常转变为网络效用最大化(NUM)问题。然而，绝大多数存在的工作没有涉及到资源分配算法的收敛速度，它在动态环境中却显得尤为重要。所以在本文中，我们提出了一种新颖的资源分配算法，命名为快速比例缩放梯度投影算法(FSGPA)，当它保持最优效用和公平性时，具有快速的收敛速度。我们在连续时间系统模型的同步网络设置环境下，基于拉萨尔定理证明了算法FSGPA的收敛性。与此同时，算法FSGPA在离散时间模型的同步和异步网络设置环境下的收敛性也都得到了证明。最后，理论和实验结果都显示算法FSGPA的性能比目前存在的研究工作表现得更好。　　另一方面，我们采用泛化网络利用最大化（GNUM）方法提出一个无线AdHoc网络中的跨层拥塞、竞争和功率控制算法。目标是为了寻找传输层的最优端到端源速率、MAC层的每个链路最优坚持概率和物理层的最优源发送功率以使得聚合源利用最大。通过应用合适的转换和引入新的变量，本文将原始的非凸的不可分离的优化问题转化为可去耦合的以及对偶可分离的凸问题。分解后的三个子优化问题通过链路拥塞代价相互协作。最后我们不仅在理论上证明了算法解的收敛性和最优性，而且在仿真结果上也验证了其正确性。