铁路作为国家的重要基础设施、国民经济的大动脉和大众化的交通工具,是国家综合交通运输体系的骨干。近年来,高速铁路在全球范围得到了快速发展,中国已经成为世界高速铁路建设里程最长的国家。高速铁路是中国“走出去”战略的重要载体,规模化的高速铁路网络将对于现有交通运输格局产生根本影响,对于国计民生和现代化建设具有重要的战略意义。面向高速铁路的移动通信系统是保障高速铁路安全、有效运行的神经中枢,尤其在提供列车与地面间数据业务传输方面起到至关重要的作用。未来高速铁路移动通信系统不仅要为高速列车安全运行提供控制与监测业务,还要为旅客提供不同服务质量需求的多媒体业务。为了保证高效、可靠、实时的差异化业务传输,同时提升高速铁路移动通信系统性能,研究适用于高速铁路移动通信系统的资源管理方法具有重要意义。本论文针对高速铁路移动通信动态特性和差异化业务需求,采用数学建模、理论分析、系统仿真相结合的思想,围绕着高速铁路移动通信中动态资源分配与调度设计问题展开研究。论文的创新性工作主要包括如下几个方面：1)针对差异化业务需求和信道变化特点,研究高速铁路移动通信中基于效用函数的资源管理问题,对业务间资源分配和时间上功率控制进行联合优化。该联合优化问题建模为混合整数非线性规划问题,通过问题松弛与变换,利用二分搜索法和贪婪算法进行求解。理论推导和仿真结果表明,利用带权重的比例公平效用函数能够兼顾功率效率与速率稳定两方面目标,实现时间上功率分配和每个业务时间上资源分配的比例公平。2)考虑通信系统动态特性和可靠性需求,研究基于分布式网络架构的高速铁路移动通信系统中动态资源管理问题,联合优化资源分配、功率控制和接入控制。建立基于跨层设计的动态资源管理框架,将动态资源管理问题建模为随机网络优化问题,利用李雅普诺夫方法提出基于内容控制器间协作和分布式计算的动态资源管理算法。理论分析和仿真验证表明算法能够实现业务传输所得效用值与队列积压的折中关系,同时算法具有低复杂度和高鲁棒性。3)在基于移动中继的高速铁路移动通信网络架构下,考虑两跳无线信道动态变化、数据包随机到达和业务传输时延需求,研究下行两跳链路业务调度问题。将问题建模为约束马尔科夫决策过程,利用简化状态最优方程和值函数近似降低问题维度,克服马尔科夫决策模型的状态空间爆炸问题。基于随机学习理论和投影次梯度方法,提出两跳链路下分布式在线业务调度策略,并给出该策略在高速铁路移动通信网络中实现机制。仿真验证所提出调度算法的收敛性,同时说明其显著提高端到端平均时延和业务投递性能。4)考虑较为实际的有限码长容量公式,研究高速铁路移动通信中面向可靠传输和时延敏感的高能效数据包调度问题,对数据包码长和发送功率进行联合优化。利用隐函数定理证明在一定码长范围内能量函数与码长间保持单调性和凸性。对于离线调度问题为凸优化问题和非凸优化问题两种情况,分别提出基于递归搜索方法和基于连续上界最小化方法的迭代算法。利用离线算法的思想,提出基于滑动窗口的在线数据包调度算法。数值仿真结果表明基于香农公式的传统优化设计低估可靠通信所需能量,进而验证所建立数据包调度问题的重要性。