近年来,随着移动数据业务的不断增长,业务类型和业务需求的多样化,非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）、多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）、网络切片等5G（The 5th Generation）关键技术迅速发展。除此之外,用户分簇和无线资源调度一直以来都是无线通信领域研究的热点。尤其现阶段处于4G（The 4th Generation）到5G的过渡时期,越来越多的新技术和新的通信场景出现,传统的用户分簇和无线资源调度方式也得做出调整和改变。如随着基站和设备密度的增加,多小区系统的出现,用户分簇也得考虑这些带来的影响。另外,为了满足多种业务类型的通信需求,利用网络切片的技术对无线资源进行切割,需要考虑基于网络切片的资源调度问题。在这些背景下,本文研究了 MIMO-NOMA多小区系统的用户分簇算法,研究了基于网络切片的资源调度问题,旨在提高用户的服务体验,提高系统性能。本文的主要研究内容如下:首先构建了 MIMO-NOMA多小区下行链路系统模型,研究了该系统的用户分簇算法。引入区间干扰,推导了用户的信道模型和信干噪比（Signal-to-Interference-Plus-NoiseRatio,SINR）关系式。从保证用户公平性和系统吞吐量的角度出发,提出了基于信道增益差和信道相关性的用户分簇算法,使用信道增益差和信道相关性构建中心过渡矩阵。结合改进的Kuhn-Munkres算法,以中心过渡矩阵作为输入得到当前的用户匹配结果,然后更新用户集重新调整中心过渡矩阵。对所有匹配结果进行容量比较,输出最佳的用户匹配结果。并与经典的用户分簇算法进行仿真对比,仿真结果表明,所提算法能够有效地提升系统吞吐量,验证了算法的可行性。除此以外,本文研究了基于双层架构模型的网络切片动态资源分配算法。首先从用户设备层对用户的服务体验质量（Quality of Experience,QoE）和切片控制层对用户的切片优先级的度量标准进行了研究。接着从切片及切片内用户的角度出发,为了保证用户的公平性的同时提高系统吞吐量,提出了一种基于粒子群优化算法的两阶优先级网络切片资源分配算法。先确定切片的优先级并上报稳定的切片资源分配方案,然后根据切片内用户优先级进行资源的二次分配,每循环迭代一次,对系统资源库进行更新,并更新切片和用户的节点信息,重新获取新的资源分配方案,直到所有切片和用户都完成资源分配。最后,对系统性能进行了仿真,并与已有的算法进行了对比分析,仿真结果表明,所提算法能够保证用户的满意度并提升系统的性能,验证了算法的有效性。