移动边缘计算的出现有效的缓解了核心网的负担,将服务器部署在网络的边缘以便在数据源附近执行计算,使得终端用户服务请求的延迟大大降低,更快的响应多样化的业务请求,带来了更好的用户体验。在有限的无线频谱资源背景下,如何降低通信网络中的能量消耗,优化无线资源配置是一个亟待解决的问题。本文研究了一种绿色数据能量收集模型,在该模型中移动边缘计算运营商提供无线接入频谱,边缘节点根据分配频谱资源收集终端用户数据经由多级中继节点转发到边缘处理节点,其中,回传链路中每个中继节点由绿色能源供应者供电。移动边缘计算运营商根据无线接入需求制定终端用户的服务价格,然后绿色能源供应者根据移动边缘计算运营商的服务价格确定回程链路上每个节点的能量初始存储及价格策略。能源供应者初始存储的能量越多,耗费的成本就越多,绿色能源供应者期望的收益份额也就越大,这就与移动边缘计算运营商形成了竞争关系。更多的频谱资源使得无线网络接入用户数增加,那么,在中继节点传输的数据量就越大,能量存储及价格策略也会随之增加。本文首先应用博弈论方法将移动边缘计算运营商和绿色能源供应者之间的领导者和跟随者的博弈关系建模为动态的Stackelberg非合作博弈模型,并对其博弈过程进行了分析。运营商的策略是考虑用户需求的前提下制定面向终端用户的服务价格而绿色能源供应者的策略则是在给定业务价格后确定在中继节点处的绿色能量存储及价格策略。为了求解Stackelberg动态博弈的均衡解,本文提出了两阶段算法并将该博弈分成两阶段,第一阶段是移动边缘计算运营商提供频谱接入,制定服务价格策略,第二阶段是能源供应者根据服务价格决定能量存储及定价。本文采用逆向分析首先得到绿色能源供应者在中继节点处的能量存储及价格均衡策略,然后根据第二阶段的结论得出第一阶段的均衡策略,从而确定最终的均衡策略集。同时,本论文进一步考虑了绿色能源供应者在同时决策和顺序决策下对能量分配及定价的影响。最后,通过理论分析和数值仿真比较了两种不同策略对Stackelberg动态均衡策略集的影响,仿真结果表明,在顺序决策下有更好的整体网络性能。所提方案使得移动边缘计算绿色通信网络移动边缘计算运营商和绿色能源供应者之间形成稳定的博弈均衡,绿色能源供应者在给定接入频谱及服务价格策略下能量的存储分配及能量价格策略达到整体最优,移动边缘计算运营商也获得了最大收益。该方案优化了绿色数据收集网络中能量的分配,提高了能量效率(EE)和频谱利用率(SE)。