近年来,有关无线资源管理方法的相关研究引起了学者的高度关注,随着通信系统模型越来越复杂,目前仍有如下问题亟待解决:如何实现用户级别的资源分配优化,即满足用户对多种业务的不同服务质量（Qualityof Service,QoS）要求;如何对系统中的多维互斥条件进行建模,提供资源管理所需的必要系统信息。针对以上问题,本文引入了超图和资源优先级的相关概念,使用超图在系统建模中保留了多维特征关系,并通过资源优先级区分不同的业务类型,以用户为主体优化资源分配方案。首先,本文以室内无线通信系统为场景,提出了一种基于三维匹配的设备到设备（Deviceto Device,D2D）资源分配方法。为了提升用户总体满意度,引入效用函数来量化场景中D2D设备对的资源优先级。使用3-均匀超图对系统进行建模,以保留完整的三维设备信息。本文提出了该超图模型最大超边权重和的求解方法——基于超图的局部搜索算法,仿真结果表明该算法在系统吞吐量和用户满意度方面都优于迭代匈牙利算法,且在引入更多种类的业务以及更加复杂的效用函数时相较迭代匈牙利算法会有更明显的优势。随后,本文对异构无线网络中的资源分配问题进行了探讨和分析,提出一种不同权重业务的无线资源管理方法。系统建模中,使用非均匀超图来描述数据链路与业务节点匹配维度的不确定性。设计优先级加权时延作为资源优先级的量化工具,使资源分配方法兼顾传输实时性和业务重要性。在算法设计阶段,本文提出了一个基于局部搜索的算法流程来求解该超图模型最小超边权重和,该流程包括贪心算法、时隙局部搜索、链路局部搜索三部分。仿真结果表明本文提出的资源分配方法性能优于贪心算法和随机分配,不仅可以提高重要业务的传输效率,也可以提高整体业务的传输效率,并降低整体的丢包率,提高吞吐量。