超密集网络(Ultra-Dense Networks,UDN)通过大规模部署无线接入点,可以缩短用户接入距离,提高链路传输质量,增加频谱资源复用,从而可以提高用户吞吐量并满足系统容量需求。然而,超密集网络中节点分布的随机性、密集性和异构性,使得网络拓扑结构复杂多变、网络能耗和干扰增加,从而导致网络中的能耗管理、干扰管理和移动性管理等策略面临挑战。因此,本文针对单层和多层超密集网络场景,以能耗管理为研究对象,对同层和不同层的基站分簇并制定了基于基站开/关技术的能耗管理策略,旨在降低网络能耗的同时提升网络能效。本文的主要研究工作概括如下:(1)提出基于密度分簇的基站开/关能耗管理方案。首先,针对单层超密集网络中大规模的基站随机分布,网络拓扑结构复杂的问题,根据基站的分布特点分析基站的局部密度对同层基站进行分簇,通过基站分簇实现对整个网络有效分区管理和在逻辑上简化网络拓扑结构。然后,对基站开/关的计算复杂度问题以及引起的网络负载变化,利用基站间干扰度量基站开/关引起的负载变化,将基站开/关组合问题转化为选择问题来减少基站开/关的搜索空间,以此降低复杂度。最后仿真结果表明所提方案可以有效提高能量效率。(2)提出基于动态亲和力传播分簇的基站开/关能耗管理方案。针对多层超密集网络中多类型基站的覆盖模式、负载条件和能耗差异性问题,提出了基于动态亲和力传播分簇的基站开/关能耗管理方案。首先,考虑到基站开/关会引起用户关联状态改变而产生额外能耗的切换成本,提出了用于减少切换成本的小区选择策略。然后,针对不同层基站在位置分布、容量负载和发射功率等方面具有的差异性,以及为了提高不同层基站的协作性,提出了动态亲和力传播分簇算法。通过将基站间干扰程度作为相似性度量对不同层基站动态的划分成基站簇,同一簇中不同层基站进行开/关协作。最后基于分簇结果,在每个基站簇中执行基于干扰相似度的基站开/关策略,以减少非均匀时变流量负载引起的网络能源浪费。仿真结果表明所提方案能有效提高网络能量效率并减少切换成本。