5G移动通信技术的快速兴起带来了无线业务量的爆发式增长,同时也加剧了移动通信网络的能源供给负担。鉴于基站能耗在移动通信网络的能耗中占据了很大比例,为了降低系统能耗,必须尽可能降低基站的能源需求。因此,本文以5G移动通信网络中的绿色通信为背景,借助超密集组网技术与基于能量收集的D2D（Device-to-Device）通信技术两大技术手段,通过无线接入网基站部署的密集化及接入方式的异构化,改善现有无线通信系统中频谱资源浪费及能量效率低下的问题,在保障用户服务质量的前提下,提高系统能量效率。首先,超密集组网通过部署高密度的低功率基站缩短了小区半径,实现了单位面积上频效以及能效的提升。但基站的密集化同时增加了无线资源管理的难度,用户如何在多个小区中选择适当的接入点是优化系统性能的关键。此外,D2D通信技术可跳过蜂窝基站的转发环节直接在终端间实现数据传输,从而卸载蜂窝基站侧数据流量,大幅度减少基站功耗。由于终端设备能量受限,可借助能量收集技术以支持其通信需求。然而由于能量采集效率随其周围环境的波动而变化,使得设备可用能量具有随机性。因此,如何综合考量能量到达特性及可用信道特征,设计高效的D2D通信接入及功率控制方案,是提升网络能效增益的关键。针对以上两个挑战,本文的主要贡献如下:（1）针对超密集组网的用户接入问题,提出基于一级价格密封拍卖博弈的分布式小小区选择算法。首先构建待接入用户以及小小区基站的效用函数,根据效用函数分别求解小小区基站的竞价以及待接入用户的选择,进而根据网络参数制定多用户接入时的多轮拍卖博弈规则。仿真结果表明,本文所提出的算法在用户成功接入率以及成功接入平均速率方面均优于传统接入算法,进而也降低了系统开销,提升了系统能效。（2）针对基于能量收集的D2D通信中多域资源分配问题,提出了高能效的信道调度和功率分配算法。首先,根据D2D通信对的分布情况以及存在的同频干扰问题,设计了一种基于图着色算法的信道分配方法。进而,根据能量收集的时域随机特性与自身D2D对的QoS需求,提出了一种基于遗传算法的功率分配方案。仿真结果表明,本文所提出的算法在可用信道数量、D2D对用户数量影响下,性能优于随机信道匹配算法和最大能量传输算法。