在异构无线网络中,干扰管理和资源分配问题非常重要。传统资源分配是基于完美信道状态信息设计,但是由于信道随机性、估计误差和链路时延等因素的影响,在实际通信系统中很难获得实际的时变信道参数。因此,在考虑非完美信道状态信息下(即,参数不确定性),如何实现鲁棒资源分配具有十分重要的理论意义和现实价值。本文研究不同场景下的能效优化算法来提高异构无线网络的能量效率,以期达到在降低传输功率开销的同时提高整个系统的吞吐量。本文主要研究工作如下:首先,研究单飞蜂窝场景下的异构无线网络鲁棒资源分配算法,针对单飞蜂窝场景下的异构无线网络资源分配问题,考虑飞蜂窝发射机到宏接收机端干扰链路的不确定性,采用加权干扰中断概率约束和最大发射功率约束,建立了鲁棒资源分配模型。当在概率分布模型已知的假设条件下,基于随机优化理论和Dinkelbach方法将原非凸优化问题转换成可求解的凸优化形式。并采用经典的凸优化算法求解。其次,研究多个飞蜂窝网络共存下的异构无线网络鲁棒资源分配算法。研究在保障宏用户和飞蜂窝用户服务质量需求的前提下,考虑干扰中断概率约束、基站最大发射功率约束和每个飞蜂窝用户服务质量需求约束,基于伯恩斯坦近似理论,将原机会式约束优化问题转换成确定性、凸优化问题的形式。然后,利用拉格朗日对偶原理和梯度更新方法来求出发射功率的最优解。该资源分配算法不需要知道概率统计分布模型,对实际应用场景更具有一般性。最后,研究异构无线携能通信网络鲁棒能效优化算法。为了进一步提高网络的运行寿命,实现绿色通信,结合无线携能通信技术,研究异构无线网络鲁棒能效最大化的功率分配和功率分裂系数优化问题。研究如何在干扰约束、用户服务质量需求约束下,实现功率分配和功率分裂控制的联合优化,解决能量受限网络的能效优化问题,提出的鲁棒资源分配算法能够进一步提升网络的系统性能。