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以用户为中心（User-Centric）的非蜂窝网络，是指由若干个中央处理器控制分布在各处的接入节点（AP）形成的移动通信网络覆盖架构，由于这种架构并无传统的蜂窝结构，而是以每个用户为中心激活若干个AP为之服务，因此称为以用户为中心的非蜂窝网络，本文也简称为非蜂窝UC网络。研究表明，由于非蜂窝UC网络拉近了移动用户与AP的平均距离，增加了频谱在空间上的复用度，所以能极大提升网络的频谱效率和能量效率，因而近年来得到了学术界的广泛研究。本文围绕非蜂窝UC网络的多用户下行传输，分别面向系统能效、功耗和频效等系统性能函数，对AP聚合（AP clustering）、信道分配和波束成形等无线资源分配参量进行了联合优化，主要工作有以下四个方面：
一、针对非蜂窝UC网络的多用户下行传输场景，面向最大化网络总能效，在用户速率和发射功率约束条件下，对AP聚合和波束成形进行了联合优化。主要工作包括：1）给出了问题所对应的数学最优化问题，针对AP聚合优化变量离散、波束成形优化变量连续的特点，将该数学优化问题分解成“已知波束成形，优化AP聚合”与“已知AP聚合，优化波束成形”这两个子问题求解，从而实现AP聚合与波束成形的联合优化。2）对于“已知波束成形，优化AP聚合”子问题，提出了一种基于信道增益阈值的AP聚合方案，并提出了基于多维网格搜索来确定信道增益阈值的方法。3）对于“已知AP聚合，优化波束成形”子问题，通过以下三个步骤来求解这一子问题：x构造最大最小化速率问题判断问题是否可行，并利用拉格朗日对偶和WMMSE方法求解该问题；y问题可行的条件下，通过引入辅助变量和拉格朗日对偶法求解速率松弛后的能效最大化问题，从而获得原问题的解；z在问题不可行时，通过令速率约束取等号，将原问题松弛为功耗最小化问题，并利用拉格朗日对偶和WMMSE方法获得原问题的近似解。仿真结果表明，与现有经典算法相比，所提的AP聚合和波束成形联合优化算法可以收敛到更优的解，从而在一定程度上提升网络的能效性能。
二、针对非蜂窝UC网络的多用户下行传输场景，面向最小化网络总功耗，在前馈链路容量、中央处理器计算能力、用户速率和发射功率约束条件下，对AP聚合、传输时间资源和波束成形这三组无线资源分配优化参量进行了联合优化。主要工作包括：1）给出了问题所对应的数学最优化问题，由于AP聚合优化变量离散、传输时间和波束成形优化变量连续的特点，网络总功耗最小化问题是混合整型非凸优化问题。为了求解该问题，首先利用半正定松弛将原问题进行等效转化，然后再用泰勒展开方法对转化后问题进行近似，最后利用拉格朗日对偶法证明了近似后的优化问题与原始优化问题的等价性。2）基于连续凸近似方法，提出了一个AP聚合、传输时间资源和波束成形优化变量的迭代联合优化算法，并设计了一种低计算复杂度的基于距离的AP聚合算法来生成较优的初始解，以减少联合优化算法的迭代次数。仿真结果表明，与现有经典算法相比，所提出的联合优化算法可以收敛到更优的解，从而在一定程度上提升网络的功耗性能。
三、针对非蜂窝UC网络的多用户多时隙下行传输场景，面向最大化网络总频效，在发射功率约束和相邻时隙AP聚合约束条件下，对多时隙动态AP聚合参量和波束成形参量进行了联合优化。主要工作包括：1）用随机游走模型对用户移动性进行建模，对时隙相关的动态AP聚合和波束成形问题进行了数学建模，得到了相应的混合整型非凸数学最优化问题。为了求解该复杂问题，将其分解成“已知波束成形，动态优化AP聚合”与“已知动态AP聚合，优化波束成形”这两个子问题迭代求解，从而实现动态AP聚合与波束成形的联合优化。2）对于“已知波束成形，动态优化AP聚合”子问题，提出了一种基于相邻时隙AP聚合约束的粒子群方法，从而实现AP聚合方案的动态优化。3）对于“已知动态AP聚合，优化波束成形”子问题，利用WMMSE和拉格朗日方法，将非凸的波束成形设计问题转化为矩阵加权均方误差和最小化问题，进而提出了迭代的波束成形算法。仿真结果表明，通过挖掘相邻时隙之间解的关系，可以有效提升算法收敛性能。此外，与现有经典算法相比，所提算法能够在一定程度上提升网络的频效性能。
四、针对非蜂窝UC网络多用户下行传输的一个典型应用场景——V2I网络，面向最小化网络总功耗，在发射功率、速率需求和相邻时隙解相关等约束条件下，对车辆用户与路侧控制单元的配对、子载波分配和波束成形等优化参量进行了联合优化。主要工作包括：1）在车辆用户高速移动的时变信道下，对时隙相关的动态配对、子载波分配和波束成形问题进行了数学建模，得到了相应的数学优化问题。为了求解该复杂问题，提出了两阶段的动态资源分配和波束成形算法。2）第一阶段中，给定波束成形参量进行动态优化车辆用户与路侧控制单元的配对、子载波分配变量，提出了可以挖掘相邻时隙资源分配变量关系的粒子群算法，来求解动态资源分配子问题；第二阶段中，给定资源分配参量进行优化波束成形变量，先构造最大最小化速率问题，判断问题的可行性，然后利用半正定松弛和拉格朗日对偶方法，对波束成形优化问题进行转化和求解。3）基于上述两个阶段，提出了一种迭代的动态资源分配和波束成形联合优化算法。与现有经典算法相比，所提算法能够在一定程度上提升网络的功耗性能。
一、针对非蜂窝UC网络的多用户下行传输场景，面向最大化网络总能效，在用户速率和发射功率约束条件下，对AP聚合和波束成形进行了联合优化。主要工作包括：1）给出了问题所对应的数学最优化问题，针对AP聚合优化变量离散、波束成形优化变量连续的特点，将该数学优化问题分解成“已知波束成形，优化AP聚合”与“已知AP聚合，优化波束成形”这两个子问题求解，从而实现AP聚合与波束成形的联合优化。2）对于“已知波束成形，优化AP聚合”子问题，提出了一种基于信道增益阈值的AP聚合方案，并提出了基于多维网格搜索来确定信道增益阈值的方法。3）对于“已知AP聚合，优化波束成形”子问题，通过以下三个步骤来求解这一子问题：x构造最大最小化速率问题判断问题是否可行，并利用拉格朗日对偶和WMMSE方法求解该问题；y问题可行的条件下，通过引入辅助变量和拉格朗日对偶法求解速率松弛后的能效最大化问题，从而获得原问题的解；z在问题不可行时，通过令速率约束取等号，将原问题松弛为功耗最小化问题，并利用拉格朗日对偶和WMMSE方法获得原问题的近似解。仿真结果表明，与现有经典算法相比，所提的AP聚合和波束成形联合优化算法可以收敛到更优的解，从而在一定程度上提升网络的能效性能。
二、针对非蜂窝UC网络的多用户下行传输场景，面向最小化网络总功耗，在前馈链路容量、中央处理器计算能力、用户速率和发射功率约束条件下，对AP聚合、传输时间资源和波束成形这三组无线资源分配优化参量进行了联合优化。主要工作包括：1）给出了问题所对应的数学最优化问题，由于AP聚合优化变量离散、传输时间和波束成形优化变量连续的特点，网络总功耗最小化问题是混合整型非凸优化问题。为了求解该问题，首先利用半正定松弛将原问题进行等效转化，然后再用泰勒展开方法对转化后问题进行近似，最后利用拉格朗日对偶法证明了近似后的优化问题与原始优化问题的等价性。2）基于连续凸近似方法，提出了一个AP聚合、传输时间资源和波束成形优化变量的迭代联合优化算法，并设计了一种低计算复杂度的基于距离的AP聚合算法来生成较优的初始解，以减少联合优化算法的迭代次数。仿真结果表明，与现有经典算法相比，所提出的联合优化算法可以收敛到更优的解，从而在一定程度上提升网络的功耗性能。
三、针对非蜂窝UC网络的多用户多时隙下行传输场景，面向最大化网络总频效，在发射功率约束和相邻时隙AP聚合约束条件下，对多时隙动态AP聚合参量和波束成形参量进行了联合优化。主要工作包括：1）用随机游走模型对用户移动性进行建模，对时隙相关的动态AP聚合和波束成形问题进行了数学建模，得到了相应的混合整型非凸数学最优化问题。为了求解该复杂问题，将其分解成“已知波束成形，动态优化AP聚合”与“已知动态AP聚合，优化波束成形”这两个子问题迭代求解，从而实现动态AP聚合与波束成形的联合优化。2）对于“已知波束成形，动态优化AP聚合”子问题，提出了一种基于相邻时隙AP聚合约束的粒子群方法，从而实现AP聚合方案的动态优化。3）对于“已知动态AP聚合，优化波束成形”子问题，利用WMMSE和拉格朗日方法，将非凸的波束成形设计问题转化为矩阵加权均方误差和最小化问题，进而提出了迭代的波束成形算法。仿真结果表明，通过挖掘相邻时隙之间解的关系，可以有效提升算法收敛性能。此外，与现有经典算法相比，所提算法能够在一定程度上提升网络的频效性能。
四、针对非蜂窝UC网络多用户下行传输的一个典型应用场景——V2I网络，面向最小化网络总功耗，在发射功率、速率需求和相邻时隙解相关等约束条件下，对车辆用户与路侧控制单元的配对、子载波分配和波束成形等优化参量进行了联合优化。主要工作包括：1）在车辆用户高速移动的时变信道下，对时隙相关的动态配对、子载波分配和波束成形问题进行了数学建模，得到了相应的数学优化问题。为了求解该复杂问题，提出了两阶段的动态资源分配和波束成形算法。2）第一阶段中，给定波束成形参量进行动态优化车辆用户与路侧控制单元的配对、子载波分配变量，提出了可以挖掘相邻时隙资源分配变量关系的粒子群算法，来求解动态资源分配子问题；第二阶段中，给定资源分配参量进行优化波束成形变量，先构造最大最小化速率问题，判断问题的可行性，然后利用半正定松弛和拉格朗日对偶方法，对波束成形优化问题进行转化和求解。3）基于上述两个阶段，提出了一种迭代的动态资源分配和波束成形联合优化算法。与现有经典算法相比，所提算法能够在一定程度上提升网络的功耗性能。