如今,蜂窝网络的数据业务需求正在以指数型的速度增加,并且 其需求类型越来越繁多,因此长期演进(Long Term Evolution, LTE)和长期演进增强(Long Term Evolution-Advanced, LTE-A)系统通过引入一些以正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)和天线多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)为代表的关键物理层技术来满足这些需求。然而,随着这些技术的深入研究,点对点链路的频谱效率已经达到了理论极限,由此获得的性能提升已经几乎 停滞。而如果从网络层考虑,增加宏蜂窝小区部署的数量,又会造成大量的小区间干扰。因此,第三代合作伙伴(3rdGeneration Partnership Project,3GPP)提出了基于LTE系统的异构网络(Heterogeneous networks, HetNets)概念,并且引入了三种小型低功率基站：中继站(Relay)、家庭基站(Femto)和微微基站(Pico)。LTE蜂窝网络将主要利用 宏基站(Macro eNB, MeNB)提供基础覆盖,同时利用小型基站增强特殊场景的深度覆盖,增加系统容量,提升用户体验。目前,3GPP已经对这三种小型基站做了大量的标准化工 作。进一步说,为了达到大幅提高单位小区的频谱效率的目标,部署了低功率基站的异构网络的无线资源管理(Radio Resource Management, RRM)研究就显得尤为重要。例如低功率站点的选择、子载波分配、功率分配、小区间干扰分析和小区间干扰协调等等。显然,资源分配和干扰分析及管理是未来 无线资源管理非常重要的两部分,其算法也需要不断更新升级以适应新的覆盖场景和网络架构。本文首先介绍了LTE/LTE-A系统的基本原理、关键技术、网 络框架。另外还介绍了异构网络的一些基本知识,包括组网模型和组网技术。最后,本文主要是在部署了Relay、Femto和Pico基站的异构网络架构 下,围绕无线资源管理中的资源分配和干扰管理两个主线进行了分析和研究,并着重了解决了几个热点问题,例如双跳中继系统的资源分配、基于Femto部署的 时分复用(Time Division Duplexing, TDD)系统的时隙交叉干扰分析、基于Pico部署的系统的小区间干扰协调等。本文的研究点主要由以下几个部分组成：首先,本文研究了可实现协作模式的双 跳中继系统的资源分配问题。在已有的研究中,大多工作都是在考虑部分影响因素的前提下进行的。本文中,在总功率严格受限和用户服务质量需求的约束下,构造 了包括中继节点选择、子载波分配和功率分配在内的最优化问题。为了求得最优化问题的解,本文借助数学工具进行了分析。由于资源分配问题的凸优化特性,以及 采用无穷尽搜索求得最优解的高复杂度,文章接着通过拉格朗日乘子和对偶性问题提出了一种次梯度迭代算法来求得此最优化问题的次优解。仿真表明,我们的算法 在可以接受的复杂度的情况下仍然能够提供突出的吞吐量性能和较低的中断概率,具有良好的现实意义。其次,基于双跳中继部署系统,本文提出了一种基于动态频 率复用的资源分配方案,以提高系统资源分配的自由度。文章将资源分配问题分为两个子问题,并分别提出两个子算法。第一个子问题是通过动态子算法将整块频率 资源分成高级组和常规组两个无硬性界线的虚拟组,分别代表分配给宏小区和中继接入小区的频率资源集合。第二个子问题是将各自划分到的频率资源集合如何分配 给合适的用户、合适的中继节点、并采用恰当的功率进行发送。通过分析和仿真研究,相对于传统的静态频率复用方案,本文提出的动态方案能提供非常显著的 SINR性能和更高的小区吞吐量。第三，LTE TDD系统允许非对称的上下行配置,通过半静态地提供7种不同的上下行配置,以满足不同的上下行业务需求。然而,不同小区间使用不同帧结构配置时需要额外 考虑上行与下行之间的干扰问题,包括基站与基站之间、用户与用户之间和基站与用户之间的干扰。特别地,部署了Femto的异构网络中的干扰场景更为复杂, 因此本文对这种TDD系统下的时隙交叉干扰进行了分析和评估,并给出了各种部署场景和帧结构配置下组网共存建议。第四,与Femto部署情况类似,基于 Pico部署的异构网络的干扰同样需要进行分析研究。尤其是Pico小区的小区覆盖扩展(Cell Range Extension, CRE)技术的引入,使得其干扰情况将更加复杂而严重。本文对这些额外的干扰都做了详细的仿真分析,并给出共存建议。第五,基于上面异构网络的干扰分析, 本文提出了一种Pico小区和宏小区共信道场景下的小区间干扰协调方案。本方案主要是根据不同的上下行场景采用不同的干扰协调和资源调度方案,核心思想是 仅仅对主要干扰源采用频率规避,其它次要干扰源复用频率资源。文中提出的方案充分考虑了影响系统性能的主要干扰因素,因此能有效提高整个小区吞吐量性能, 特别是边缘小区的用户性能。