随着互联网业务的快速发展,传统网络已经不能满足用户对网络容量的需求,为了提高网络容量,有人提出了通过部署超密集网来增加网络容量。尽管超密集网可以大幅度提高网络容量,但是由于自身存在着严重的区间干扰,使得其提高网络容量的能力被大大的限制了,于是抑制超密集网中的干扰,增加网络容量成为了本文研究的重点。本文在针对超密集网中基站间的干扰问题上提出了两种不同的方案,分别如下:1.在针对超密集网小范围部署上产生的同频干扰问题,提出了在小区分簇基础上基于基站所占权重的功率控制方案。在方案的执行过程中,通过所求的系统平均干扰阈值来为干扰基站进行分簇,让同一个簇中的基站相互协作共同为簇内的用户提供服务,再通过基于基站所占簇中权重值来为簇内基站分配相应功率值的方式来为相应的基站分配最优功率值,从而达到功率控制以及干扰抑制的目的,仿真结果表明,所提方案降低了系统平均中断概率,提高了系统平均吞吐量、系统平均频谱效率以及系统平均功率效率,和已有的在小区分簇基础上基于注水算法的功率控制方案相比,该方案在干扰抑制的性能上要更好一些。2.在针对超密集网大范围部署上产生的同频干扰问题,提出了一种基于Stackelberg博弈的非统一定价功率控制方案,在方案的执行过程中,首先是建立了基于Stackelberg博弈的非统一定价功率控制模型,其次是通过该模型求解出基于价格的最优发射功率,接着是通过引入拉格朗日函数求解出相应基站的最优干扰价格,然后由控制器把这些干扰价格发送给相应基站,再由基站根据功率价格公式来调整自身的功率值从而达到功率控制以及干扰抑制的目的。仿真结果表明,所提方案降低了系统平均中断概率,提高了系统平均吞吐量、系统平均频谱效率以及系统平均功率效率,相比于已有的基于Stackelberg博弈的统一定价功率控制方案,该方案在干扰抑制的总体性能上更加突出。