传统无线移动通信系统最大化系统的频谱效率，即最大化系统每赫兹带宽每秒所传输的比特数，在本文中被称为频谱效率（Spectral Efficient，SE)系统。SE系统牺牲能量换取系统的频谱效率，同时还存在能量浪费的情况。在通信领域，通信系统设计师也开始将注意力转移到最大化系统的能量效率，即最大化系统每焦耳能量每秒传输的比特数。本文将以能量效率最大化进行设计的系统称为能量效率(Energy Efficient，EE)系统。SE和EE系统都没有考虑到系统业务量发生变化的情况。当系统设计单纯以最大化频谱效率或者能量效率为目标时，若系统业务量变化，将导致较差的系统性能，如中断概率较高，吞吐量较小，频谱效率较低或者能量效率较低等。另外，当前的移动通信系统仍然缺乏对能量和频谱资源进行公平分配的有效机制。因此，本篇论文针对动态业务量变化，围绕频谱效率和能量效率，提出了两种网络重配置的方案，即基于基于排队论的动态业务感知网络重配置方案(Dynamic Traffic-Aware Reconfiguration, DTR)和基于博弈论的网络重配置方案(Game Theoretical Reconfiguration, GTR)。基于排队论的动态业务感知网络重配置方案目标为保证用户服务质量，并最大化系统的平均能量效率。而基于博弈论的网络重配置方案目标为公平分配系统中的频谱资源和能量资源。两种方案具备以下特点：基于排队论的动态业务感知网络重配置方案，动态地根据当前小区内的业务量，通过排队论系统预测系统的中断概率，并根据预测出的系统中断概率将系统重配置为SE系统，EE系统或者是混合SE-EE系统。具体的，当业务量较大，DTR将系统配置为SE系统；当业务量较小，DTR将系统配置为EE系统；而当业务量适中时，DTR将系统配置为混合SE-EE系统。通过LTE系统级仿真发现DTR相对于SE和EE系统，可以最大化系统的平均能量效率，同时保障系统性能。基于博弈论的频谱效率和能量效率重配置方案，根据经典的纳什博弈论理论，对系统中的频谱效率和能量效率进行公平分配的博弈建模，将频谱效率和能量效率分别抽象为虚拟博弈者。通过对频谱效率和能量效率的公平性博弈迭代，本方案可以确定系统的发射功率和调制方案，使得系统中的频谱效率和能量效率处于比例公平状态。该方案采用LTE系统级仿真平台，对比未采用博弈论进行配置的SE，EE系统和GTR方案中能量效率和频谱效率之间的比例公平性。仿真结果显示GTR方案可以保证频谱效率和能量效率之间的比例公平性。