面向未来移动通信网络十年千倍的容量增长需求，第五代移动蜂窝网络(the5th generation of mobile cellular network，5G)将采用超密集蜂窝网络(ultra dense cellular network，UDN)来有效提升网络容量。与此同时，5G也将采用绿色节能的集中式接入网络架构(centralized radio access network，C-RAN)，促进系统的可持续性发展。基于集中式架构部署超密集无线接入节点，能降低选址难度、网络能耗和运维成本，并可借助其集中式的海量计算能力和天然的数据/信令信息共享的能力有效支撑多点协作传输(coordinated multi-point，CoMP)等干扰管理技术，对小区间干扰尤其严重的超密集网络具有天然的优势。本论文研究集中式架构下超密集网络的无线资源管理，针对超密集网络中严重的小区间干扰、宏小区和超密集小小区异构网络部署下宏微小区间的负载不均衡、集中式架构非理想前传链路（fronthaul）在超密集部署下容量严重受限的问题，分别从自适应CoMP及其性能分析、负载感知CoMP设计和基于物理层缓存与CoMP的fronthaul容量需求最小化等三个方面展开研究，主要工作和创新成果包括:　　1.干扰感知多点协作及其覆盖率性能分析　　考虑集中式架构下，宏小区和超密集小小区异构部署的场景。由于实际网络中宏蜂窝是依据六边形拓扑进行部署，本文采用六边形模型模拟宏小区拓扑、泊松点过程(Poisson point process，PPP)模型模拟超密集小小区拓扑。首先，针对该异构网络中存在严重的跨层和同层小区间干扰的问题，提出一种以用户为中心的干扰感知多点协作(interference aware CoMP,IA-CoMP)技术，根据干扰的大小自适应地决定协作簇。其次，针对该网络中的六边形宏小区性能难以分析的问题，提出一种基于用户分组的方法(Mobile Station GrouPing based method，MSGP)来分析IA-CoMP的系统覆盖率性能。主要思想是将用户根据其所处位置和遭受到的主要小区间干扰情况进行分组，系统覆盖率可以通过分析各组用户遭受的主要干扰的概率和对应的条件覆盖率得到。性能评估结果表明，为了给异构超密集网络提供合理的性能评估，有必要采用基于六边形宏小区的异构超密集网络部署模型进行性能分析，而不是基于纯PPP网络模型。只有当小基站密度增加至每个宏小区中有120个小基站时，或者等价于小于10米的小小区半径时，可以用基于PPP分布的异构超密集网络来近似估计基于六边形宏小区的异构超密集网络的系统覆盖率。并且，与已有跨层协作方法相比，提出的IA-CoMP技术可以提升覆盖率性能达20～25％。　　2.负载感知的联合CoMP分簇与小区间资源调度　　在基于集中式架构的异构超密集小区干扰管理中，仅考虑CoMP分簇还不能完整地解决干扰管控的问题，因为异构网络中宏小区和超密集小小区间的负载差异特别明显，而不同的负载对小区资源的需求不同，影响到系统是否能够采用CoMP来提升用户的性能。因此，必须考虑CoMP簇中各小区的负载对资源可用性的影响。针对这个问题，本文提出负载感知的CoMP分簇与多小区资源调度联合优化，在考虑负载的同时，解决小区间干扰管理的问题。由于该联合优化问题是非多项式时间可解的(non-deterministic polynomial，NP)，提出一种两步的联合协作簇选择和小区间资源调度的方法。在第一步中，考虑部分的CoMP约束，设计一种基于博弈论的以用户为中心的负载感知分簇方法。在第二步中，基于负载感知分簇结果，采用公平图着色方法来进行小区间的资源调度，同时满足所有的CoMP资源调度约束。性能评估结果表明，提出的两步次优化方法得到的系统效用与全局最优效用非常接近，验证了所提方法的有效性。同时，与非联合优化方法相比，提出的负载感知联合优化方法可以避免小区过载，在保持与非联合方法相似的小区边缘吞吐量性能时，可以有效提升小区平均吞吐量达30％。　　3.面向fronthaul容量需求最小化的基于CoMP的物理层缓存策略　　在基于集中式架构的超密集小区网络中，除了超密集小区间的严重干扰，还有其带来的海量数据对集中式架构的fronthaul容量提出的巨大挑战。物理层内容缓存是一种降低fronthaul忙时容量需求的有效技术。必须注意，在移动通信系统中，只有命中缓存内容并且成功传输给用户，才能降低fronthaul容量需求。一方面，为了提高传输成功率，可采用多个RRH的CoMP联合传输来服务用户，另一方面，为了提高缓存命中率，可采用概率性内容存储。但是，在基于CoMP的概率性内容存储中，有可能缓存了内容的RRH较稀疏，且离用户较远，即使采用CoMP分发缓存内容，也无法满足用户的需求，需要离用户较近的RRH通过fronthaul提取内容，再进行CoMP传输才能满足用户需求。因此，考虑CoMP传输性能对fronthaul使用的影响，本文提出一种面向fronthaul容量需求最小化的基于CoMP的物理层缓存策略，均衡内容命中率与CoMP传输性能。首先，给定一个内容缓存概率，基于随机几何理论推导分析基于CoMP的缓存内容分发的平均中断率性能，在此基础上建模fronthaul容量需求最小化的基于CoMP的内容缓存概率优化问题，并采用内点法进行求解。性能评估结果表明，所提方法可有效降低对fronthaul的容量需求。与已有内容缓存方法相比，对fronthaul的容量需求差距随着缓存空间不断增大，在归一化的缓存空间大小为300时，性能差距可达36％。并且，所提方法可在最小化fronthaul容量需求的同时提升基于内容缓存的服务率。