面对5G时代爆发式增长的通信业务需求,超密集组网（Ultra-Dense Networks,UDN）技术通过在传统宏蜂窝网络基础上引入大量低功耗与低成本小基站,可有效扩大系统容量和网络覆盖,成为了 5G的关键技术之一。但UDN中小基站的大量部署同时也带来了网络能耗的增加。5G网络预期的节能目标是,在实现数据流量增长1000倍的情况下,网络的总能耗是当今网络能耗的一半。因此,研究如何有效降低UDN网络能量消耗具有非常重要的意义。但现有工作主要针对单时间点的UDN节能进行研究,并不适用于实际环境场景下网络负载流量动态变化的情况,而传统以人工为主的网络管理手段,在UDN下有较大的操作复杂度。鉴于现有研究工作中的不足,本课题提出了面向5G UDN的动态自主节能方法,在降低节能操作复杂度的基础上实现了 UDN网络能效的有效提升。首先,针对现有工作集中节能操作复杂度较高,并且网络节能未充分考虑能耗与吞吐量之间平衡效率和网络性能约束的问题,本课题提出了基于分布式休眠的5G UDN节能方法。首先,根据UDN的特点,建立了由多个宏基站和微基站以及用户终端组成的UDN网络模型,并提出了更加完善的UDN系统能耗模型。其次,为了追求系统能耗与吞吐量之间平衡效率,将能源效率评级（Energy Efficiency Rating,EER）作为节能方案性能评价指标,构建了以基站状态和基站发射功率为变量,满足多种网络性能约束,并以最大化能效为优化目标的UDN能效优化模型。再次,针对该NP难的混合整数非线性规划问题,提出了低复杂度的求解算法,首先采用K-Means++聚类对UDN中的基站进行分簇,通过基站群集之间的分离控制,大幅降低UDN网络操作的复杂度;之后优化用户终端与基站之间连接关系,在每个基站群集内实现低负载微基站的休眠,求解基站状态变量;对于具有多个不等式约束的非凸优化问题,使用Dinkelbach算法和拉格朗日对偶以及KKT条件对优化问题的形式进行了转化,从而高效地求解了 NP难问题。通过求解算法的时间复杂度分析和仿真实验结果表明,所提出的节能方法具有更高的节能效率,在保障移动用户服务质量（Qualityof Service,QoS）的同时,能够有效降低UDN网络中基站的功耗,与其他对比方法相比能效分别提高了约40.27%、19.19%和 18.26%。然后,针对现有工作中UDN节能未充分考虑网络流量时域变化,无法很好地适用于长时间域上的实际网络场景的问题,本课题提出了基于时间动态性的5GUDN智能化节能方法。首先,对现有研究中人工为主的网络管理方式进行了优化,基于UDN基站的分簇结果,将SON应用于本文研究场景,提出了 UDN自组织网络管理架构,为UDN在线智能化节能操作提供了执行基础,并针对网络业务量的时域变化,建立了基于真实网络业务量数据的网络负载模型。其次,采用深度学习方法对网络业务量时域变化特征进行了学习,通过建立CNN-LSTM混合网络架构,并将其应用于时间序列预测,构建了具有更高准确性的网络业务量预测模型。再次,针对网络业务量的时域变化性,优化了现有工作中的基站休眠方法,通过将网络业务量预测数据与实时网络负载情况进行联合分析,提出了负载感知的UDN基站动态休眠算法,实现了低负载微基站的灵活的动态休眠与唤醒。针对待休眠微基站和唤醒微基站下的移动用户终端,提出了 QoS保障的新服务基站接入方案。仿真采用了 11天的实际蜂窝网络流量数据,在980个时间点的连续时间域上进行了实验,结果表示,本文所构建的CNN-LSTM混合网络架构在网络业务量预测方面具有更高的准确性,时间域上负载动态变化的场景下,与其他节能方案相比能够更加有效地降低网络能耗,实现更高的能效提升。综上所述,本课题提出并实现了面向5G UDN的动态自主节能方法,降低了 UDN节能的操作复杂度,能够适用于实际场景下网络负载流量动态变化的情况,并且在保障移动用户QoS的情况下,有效提高了网络能效,为UDN节能提供了新的思路和方法。