第五代移动通信技术（The Fifth Generation Mobile Communication Technology,5G）满足了网络流量呈指数型增长的趋势。为了连接更多的用户设备和提供更高的数据速率,通过在宏小区范围内灵活部署低功率小基站以避免盲区,形成了超密集网络。在这种部署方式下,能够有效地提高网络吞吐量以及控制网络平衡。然而,基站的密集部署和移动用户的增加,导致网络中能源消耗和干扰的增加。因此,如何在满足超密集网络中用户质量的情况下,进行合理的无线资源管理,提高网络能效,是超密集网络中亟须解决的问题。本文主要通过有效的无线资源管理技术,对超密集网络中的无线资源进行合理分配,包括频谱资源、功率资源等,在保证用户质量的前提下,实现网络能效最大化的目标。首先,本文概述了该课题的研究背景以及研究现状。介绍了超密集网络中无线资源管理基础理论知识,给出了超密集网络中的能效指标定义,为后文的研究提供了理论基础。其次,本文提出了一种超密集网络中能效型用户关联和资源分配方案。为了降低跨层干扰,采用高低频组网的方式构建了基于控制平面与用户平面分离（Control Plane and User Plane Split,CUPS）的超密集网络系统模型。在此模型下,制定了基于分簇的用户关联、子信道分配和功率协调的优化问题,以实现网络能效最大化的目标。在簇内选择正交资源分配,簇间复用相同的信道,降低同层干扰。本文进一步提出了基于分簇的用户关联、子信道分配和功率协调的联合优化算法,该算法采用交替优化的方法,依次解决用户关联子问题、子信道分配子问题以及功率协调子问题。仿真结果表明,与未分簇的算法以及基础优化算法对比,本文所提算法有效地提升了系统能效。最后,本文提出了一种具备D2D通信的超密集网络中能效型用户模式选择和功率控制方案。D2D通信技术促进了网络密集化,降低了超密集网络中基站的负载。为了提高网络中所有用户的能效,降低设备功耗,延长设备使用时间,本文考虑了超密集网络中上行通信场景,制定了网络中用户总能效最大化的优化问题。通过启发式算法解决该优化问题,用户可以选择与小基站通信或是D2D通信的方式,调节发射功率,实现用户能效最大化。仿真结果表明,所提方案可以有效降低用户功耗,提升网络能效。