近年来,移动互联网发展迅猛,为了保证用户对高速数据流量的需求,越来越多不同类型的低功率节点被部署在了宏基站的覆盖区域内,形成了超密集多层网络部署场景。然而,上述场景内大量共享相同频段的小区的覆盖范围相互重叠,导致干扰严重加剧、用户切换十分频繁,极大地影响了移动通信系统容量。因此,为了适应目前超密集多层网络部署场景,本文对新型无框架网络架构及无线组网策略进行了深入研究,主要研究内容如下:针对超密集多层网络部署场景下干扰严重,资源利用效率低等问题,无框架网络架构首先将天线单元释放成为一维新的无线资源,用来构建以用户为中心的服务集合。此外,通过分离并自适应地调整用户平面与控制平面,实现了灵活的无线资源配置,为移动通信系统容量的进一步提升提供了可能。最后,为了适应上述新型无框架网络架构,本文也对相应的组网策略进行了重新考虑,为后续的研究奠定了基础。针对无框架网络架构中的多维无线资源组合优化问题,提出基于效用函数的集中式无线资源管理策略,该策略应用了遗传算法并对其进行了相应地改进。首先,采用二维整数编解码方式有效降低了染色体矩阵的规模。此外,为了应对业务的多样化发展,设计了基于不同业务效用函数的适应度函数,以实现最大化用户满意度的优化目标。最后,引入了精英策略以确保算法收敛。系统级仿真结果及计算复杂度分析结果表明,所提基于遗传算法的集中式无线资源管理策略可以在维持较低复杂度的同时,显著提升系统效用值,即最大化系统用户满意度,具有理论指导意义。基于随机几何理论对超密集多层网络部署场景下用户从宏小区到小小区的切换过程开展了理论分析。首先,从网络部署模型、切换模型及用户移动模型三方面对系统进行建模。此外,利用线性近似的方法推导出了切换场景下的小小区覆盖边界和切换失败边界,并分析了其统计特性,由仿真结果可知,上述边界都可以被很好地近似成有偏移值的圆函数。在此基础上,本文进一步基于随机几何理论推导出了用户从宏小区到小小区的切换概率、切换失败概率和乒乓概率的解析表达式。系统级仿真结果表明,上述分析结果与实际数值仿真结果较为吻合,验证了相关理论分析的正确性,并为后续复杂网络场景下的移动性管理性能增强提供了理论指导。