近年来,随着全球移动用户数量的快速增长,以及人们对视频点播、在线游戏等高带宽、高流量业务的需求日益旺盛,新一代移动通信技术的研究正在世界范围内广泛开展,并取得了丰硕的成果。与此同时,移动通信网络的能耗也在飞速增长,造成温室气体的大量排放,引发严重的经济和生态问题。因此,绿色无线通信技术的研究受到了全球科研工作者的普遍关注。能量收集和异构网络是实现绿色无线通信的两条重要技术路线,本文紧密围绕这两个方面展开研究,主要的工作内容包括:首先,在基于能量收集的单小区多输入单输出(Multiple Input Multiple Output,MISO)系统场景下,对系统的安全能效最大化(Secrecy Energy Efficiency Maximization,SEEM)问题进行了研究。系统中的单个合法用户和多个窃听用户采用功率分割方案进行射频能量收集。为了阻止窃听用户,基站在给合法用户发送的保密信息中加入人工噪声。论文在考虑基站拥有非完美信道状态信息的条件下,建立和推导了以合法用户最小安全速率、最小收集能量、功率分割比以及基站最大发射功率为约束条件,以保密信号功率、人工噪声功率、以及合法用户的功率分割比为优化变量的联合优化问题。针对得到的非凸分式优化问题,引入辅助松弛变量,将原始优化问题转换为双层迭代优化问题。通过对外层优化变量采用一维搜索算法,对内层问题采用丁克尔巴赫(Dinkelbach)方法,得到了问题的最优解,并推导了保密信号功率和人工噪声功率的闭式表达式。仿真结果表明,所提的鲁棒性SEEM算法可以有效求得系统的最大安全能效,并具有良好的收敛性和较低的计算复杂度。其次,对基于能量收集的单小区分布式天线系统(Distributed Antenna Systems,DAS)的能效问题进行了研究,系统中的单天线用户具备射频能量收集功能。在考虑用户最小收集能量、功率分割比以及每个远端天线单元(Remote Antenna Unit,RAU)发射功率等约束条件的基础上,建立了以系统能效最大化为目标函数的分式优化问题。通过对问题的KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件进行分析,揭示了最优解的相关性质,进一步推导得到了在系统能效最优时,各RAU发射功率的闭式解表达式,并在此基础上提出了系统能效最大化的两层迭代优化算法。仿真结果表明,所提算法的性能优于次优的Dinkelbach算法以及频谱效率(Spectrum Efficiency,SE)最大化算法,验证了所提算法的有效性。再次,研究了考虑电路功率消耗时的两层异构无线缓存(Cache)网络的能量消耗最小化问题。在考虑用户文件请求速率先验已知的基础上,建立了以宏基站(Macro Base Station,MBS)传输速率和小基站(Small Base Station,SBS)缓存速率为优化变量的无限维联合优化问题。结合传输速率和缓存速率的最优解特性,以及变量代换方法,将原优化问题转化为了有限维的分段凸优化问题。由于传统凸优化求解方法复杂度较高,论文研究了在给定缓存策略条件下的MBS最优传输策略。通过对KKT条件的分析,推导得到了考虑电路功率消耗时,使得MBS能量消耗最小化的传输策略最优解的相关特性,并在此基础上提出了一种离线式能效最优传输方案。仿真结果表明,所提方案相比其它传输和缓存策略,在SBS的缓冲存储器具有不同容量和用户请求文件具有不同流行度的情况下,能大大减少MBS的能量消耗,验证了所提算法的有效性。最后,对部署设备与设备(Device-to-device,D2D)通信的多用户多输入多输出(Multi-user MIMO,MU-MIMO)异构蜂窝网络的容量和能效性能进行了研究。首先考虑在D2D用户不具备能量收集功能时的系统和速率最大化问题,针对所建立的NP-hard整数规划问题,提出了先进行联合迫零波束成形,再利用信道平行度进行干扰对齐的启发式联合迫零波束成形和干扰对齐(Joint Zero-forcing Beamforming and Interference Alignment,JZFBFIA)算法,以充分利用基站多天线的空间自由度,大幅降低基站对D2D用户的干扰,实现小区系统容量的提升。随后,论文研究了D2D用户采用时间切换(Time Switching,TS)方案进行能量收集的系统和速率最大化问题,推导了满足最优解的D2D用户能量收集时间切换比的闭式表达式。最后,给出了上述两种不同系统模型下的能效表达式。仿真结果表明,所提JZFBFIA算法在提升小区系统容量、增加D2D用户接入数量、提升系统能量效率等各方面,均具有明显的优势。