伴随移动互联网、物联网、云计算、大数据、信息物理融合系统等新一代信息技术的快速发展,蜂窝网络的覆盖范围越来越广,其设备连接数量和移动数据流量均呈现爆炸式增长。在此背景下,下一代无线网络将由不同功耗、不同覆盖范围的蜂窝密集部署和层叠覆盖来形成异构网络。由于低功率节点的高频谱复用和短通信距离,异构网络能够以较低的部署和运营成本显著提升频谱有效性和能量有效性。出于经济和环境两方面考虑,蜂窝网络的能量有效性已经成为关键性能指标之一。然而,异构网络中基站的大规模部署导致网络能耗激增。同时,低功率基站与宏基站的同频部署使得跨层和层内干扰严重,不同类型基站之间相差甚大的传输功率引起负载极度不均衡。同频干扰与负载不均衡使得网络频谱和能量有效性降低、服务质量下降。因此,研究异构网络中能量有效的干扰管理与负载均衡技术对于网络性能提升具有重要意义。使用能量有效的功率控制和用户关联,优化可再生能源供电异构网络的用户关联和资源分配,以及设计联合小区休眠和用户关联以在降低能耗的同时保证服务质量,是异构网络进行能量有效的干扰管理与负载均衡的可行且有效措施。但是,与传统蜂窝网络的单一类型基站集中优化不同,多层异构网络中使用上述方式进行能量有效的干扰管理与负载均衡时,面临着下述技术挑战:(1)不同类型的基站和用户设备的高密度分布使得传输功率和用户关联的集中式优化难以实现;(2)使用可再生能源和混合能源供电时,基站动态、不确定的可用能量影响用户关联和资源分配;(3)面向节能的联合小区休眠与用户关联优化面临网络能耗与服务时延的折中。基于上述问题,本文的主要工作和贡献如下:(1)设计能量有效的、分布式的用户关联和功率控制策略来减轻同频干扰、均衡基站负载并降低网络能耗。首先,针对同频部署双层Femtocell网络在Femtocell限制接入下的跨层和层内干扰管理,考虑宏蜂窝用户和Femtocell用户不同的优先级和服务需求,设计基于多领导者—多跟随者分层博弈的用户功率更新规则,在以能量有效的方式满足所有用户的服务需求的同时,实现对高优先级宏蜂窝用户的保护。此外,考虑信道不确定性,提出鲁棒分层博弈并求取用户的鲁棒功率更新规则。数值仿真结果验证了两类功率更新机制的收敛性和在提高用户服务质量、降低功耗方面的有效性。其次,针对异构网络在低功率基站开放接入下的干扰管理与负载均衡,提出能量有效的联合上下行用户关联和功率控制机制。由于用户关联和功率控制的紧密耦合,采用迭代方法来单独和轮流地更新基于匹配的用户关联和基于改进牛顿法的基站功率调整。仿真结果显示联合算法能够显著提升系统能量有效性和上行网络容量。(2)针对采用可再生能源和混合能源供电的异构网络,研究能量感知的用户关联和资源分配策略以均衡基站负载。首先,在可再生能源供电异构网络中,考虑用户的长期速率需求,定义基于资源消耗量的基站负载,并最大化一段时间上的泛网加权负载效率效用以优化基站的无线资源和可再生能源量的使用。进而,通过松弛、离散化和对偶分解求解该非凸的连续问题,并给出最优的离线算法和次优的低复杂度在线算法。数值仿真结果验证了提出算法在均衡基站负载和降低用户阻塞概率方面的有效性。然后,在混合能源供电异构网络中,考虑基站的可用能量限制和回程数据率约束,通过最大化反映比例公平和关于吞吐量的网络效用来提升尽力而为用户的服务质量。由于用户关联和资源分配在基站的无线资源、能量和回程上的紧密耦合,使用若干分解方法得到分布式策略。数值仿真显示提出的联合算法能够有效均衡基站负载并提升网络容量和用户公平性。(3)在使用双连接技术的宏蜂窝业务卸载中,研究队列感知的用户关联和Small cell休眠以在均衡负载的同时降低能耗。针对高密集异构无线网络中大部分移动用户更可能位于多个无线接入点重叠覆盖区域的事实,研究双连接系统中面向节能的宏蜂窝业务卸载。考虑用户的随机业务到达和无线信道的时变衰落,以最小化系统稳定条件下的期望能耗为目标,首先建模两个时间尺度上的Small cell休眠和用户关联随机优化问题。其次,使用两阶段Lyapunov优化方法,设计在线和队列感知的联合算法,以分别在大时间尺度上选择激活的Small cell集合和在小时间尺度上确定用户与活跃Small cell的关联关系。最后,仿真结果表明该算法提供了能耗和时延间的一种灵活且有效的折中方式。