随着智能设备的普及和移动互联网的迅速发展,人们对于无线通信的传输速率的要求越来越高。在第五代移动通信中,超密集网络作为其中的一项关键技术,可以有效地提高网络吞吐量和频谱效率。密集部署的节点使得用户和接入点之间的距离大大减小,在提升用户速率的同时,也不可避免地带来了干扰的问题。本文从超密集网络中的干扰建模分析出发,研究了超密集网络中的干扰管理的问题。目前,针对传统蜂窝网络,已有等干扰管理技术包括干扰消除、干扰避免以及空间分集等技术。然而,由于超密集网络节点部署的异构性、复杂性,有必要重新评估这些干扰管理手段的有效性。同时,如何应用机器学习方法来构建智能的干扰管理系统,也是一个值得研究的问题。为了解决密集部署网络所带来的干扰问题,本文首先从干扰建模和分析出发,利用随机几何对基站和用户的位置建模,其次,研究了超密集网络中的联合簇传输和小区间干扰协调问题,最后,利用强化学习对小区间干扰协调问题的参数进行了优化。本文的主要工作包括:首先,研究了在超密集网络下使用联合簇传输模式时的系统性能。通过设计多个基站联合传输的方式,可以将主要的干扰源化为有用信号,从而极大地提升用户速率。通过泊松点过程对超密集网络基站和用户的位置进行建模,给出了微型基站的活跃概率,并求出了覆盖概率和下行平均速率的表达式,分析了微型基站密度和联合簇传输规模对于系统性能的影响。相关数值分析和仿真结果揭示了超密集网络中活跃概率与微站/用户比的关系,增大联合传输簇规模可以提升用户速率。微站部署密度的提升也可以提升网络总速率,但是这种增益在微站密度较大时较小。然后,针对超密集异构网络中的小区间干扰协调问题,利用随机几何建模研究了在此情况下的用户分类概率,给出了用户平均频谱效率的表达式,同时分析了小区范围扩展偏置和功率控制参数对于系统性能的影响。相关数值分析和仿真结果显示,在使用合理的小区间干扰协调参数时,可以最大化用户的平均频谱效率。最后,为了选择最优的小区间干扰协调参数,提出了行为准则强化学习算法小区间干扰协调算法,该算法可以使宏基站和微型基站自主选择最优的小区扩展偏置和功率控制参数,从而使得系统容量最大化。