随着现代移动通信技术的飞速发展,我国的第五代移动通信技术(5th generation mobile networks,5G)目前已经实现全面商用。它满足了移动通信产业中日益增长的业务量和智能终端连接量的需求,并且符合市场对于移动通信产业提出的更高的通信服务质量、更便捷的通信方式、更快速的通信速度以及更低的通信成本等一系列的要求。面对爆发增长的通信流量与智能终端连接量,通过改善编码技术、调制技术和多址技术等方面带来的约10倍的频谱效率增加是远远不及的,所以5G核心技术之一——“超密集组网技术”是解决问题的关键。超密集组网结构中部署的微基站与微微基站是发射功率低,覆盖范围小的灵活站点,这样稠密化部署低功率节点确实是实现超大流量超高用户接入的最佳解决方案,但也带来了许多不容忽视的问题。基站数目的急剧增加不仅带来了管理的困扰,还带来基站功率消耗的上升,不同频段的同层与跨层干扰更是严重影响了通信质量。干扰、功率等资源问题制约了超密集组网乃至5G通信技术的进一步发展。为了解决超密集组网中基站数目增加带来的干扰与功耗问题,本文通过分析基站与用户的对应关系与矛盾,构建超密集组网网络模型,设计了一种基于联盟博弈的联合干扰抑制与功耗优化的资源分配算法,并且进行了相关仿真证明了本文提出算法的优势。主要的研究内容有以下几点:第一,为解决因基站与用户增加带来的功率与干扰大幅增加,提出了超密集组网下基于功率消耗的联盟资源分配算法和基于干扰的联盟优化算法(PFRA-AG算法与IFRA-AG算法)。在系统模型内建立联盟博弈的映射关系,计算用户个体的共层干扰或基站的功率消耗作为优化的判决效用函数,实现网络结构的粒子群优化迭代更新。仿真结果表明,PFRAAG算法与IFRA-AG算法能够显著提升系统的吞吐量,但是由于非合作博弈的选择,它们在实现功耗(干扰)的降低同时,干扰(功耗)会存在明显的上升。第二,基于PFRA-AG算法与IFRA-AG算法的升级,本文提出了基于干扰功耗联合优化的资源分配算法(RAIP-UN算法)。此算法中,联盟判决门限改良成为了干扰功耗联合效应函数,并且引入基于基站休眠唤醒的系统可靠性保障算法约束迭联盟的迭代循环。通过分析联盟内功率消耗与同层干扰的问题,挖掘干扰与功耗之间的联系与矛盾,进而采用联盟博弈的思路进行效用函数的权衡,得到一种纳什均衡的最优网络结构。仿真实验表明,RAIP-UN算法实现了系统内联盟个体的干扰功耗同步优化,并且系统吞吐量明显提高,效率高于PFRA-AG算法与IFRA-AG算法。