近年来,全球范围内的移动业务量呈现爆炸式增长,发展新的技术以迅速提升无线网络容量是运营商当前最为迫切的需求之一。为应对该挑战,在热点地区部署低功耗、低成本的小小区(Small Cell)以和宏蜂窝共同组成两层异构网络的方法应运而生。合理地部署小小区可有效弥补宏蜂窝的覆盖空洞,提升网络的频谱复用率,从而使热点地区的通信速率得到有效改善。然而,异构网络的无规划使用同时带来了严重的同层及跨层干扰问题,极大地阻碍了网络容量的增长,故研究高效的干扰管理方法变得十分必要。众所周知,针对大规模网络进行干扰管理通常具有极高的计算复杂度,而基于图论的干扰管理方法能够有效地使复杂度降低,因此被广泛应用。本文主要利用图论的方法针对异构网络中干扰管理机制所面临的三个挑战展开研究,具体研究内容如下:1.针对静态干扰管理方法与动态用户需求间的矛盾,面向异构网络中的跨层干扰和同层干扰问题,研究了基于双时间尺度的资源分配联合干扰协调机制。具体来说,干扰管理机制在两个时间尺度下动态调整:在大尺度周期内,利用集中式算法将资源块粗略划分给各小区;而在小尺度周期内,利用分布式算法将各小区得到的资源块再细分给本小区的用户。为最大化最小用户速率满意度,还在两个时间尺度上分别建立了优化问题,并提出基于图论的穷举搜索资源分配算法和分布式资源分配算法对其进行求解。仿真结果表明所提算法在用户速率满意度公平性的性能上远优于静态干扰管理机制。2.针对公平干扰管理方法与用户等级差异间的矛盾,面向异构网络中的同层干扰问题,研究了基于用户优先级的准入控制联合资源分配机制。具体来说,首先将异构网络中的用户分为高优先级(HP,High-Priority)和低优先级(LP,LowPriority)两类。HP用户具有比LP用户更高的接入优先级,且HP用户有权享受更高清的视频服务。然后,为消除同层干扰,同时使服务质量(QoS,Quality of Service)得到保障的用户数最大化,将准入控制暨资源分配的联合问题建模为整数非线性规划问题。为解决该问题,提出基于图论的低复杂度算法,算法主要分为三个阶段:冲突图弦化、基于优先级差异的准入控制子算法以及基于最大化影响排序的资源块分配子算法。仿真结果显示,所提算法能够获得最大QoS保障用户数且有效保证了HP用户的服务特权。3.针对传统干扰管理方法与新型网络架构间的矛盾,面向异构网络中的小区内同层干扰问题,研究了基于全双工基站的小小区用户匹配联合资源分配机制。具体来说,假设小基站具有全双工能力,能够在相同频带上同时服务一组上、下行用户对。在多用户场景下,考虑用户的QoS需求,以最大化小区中的满意用户对数为目标,建立了用户匹配的优化模型。然后将优化问题进行分解,依据上行用户的发射功率限制条件构造出所有上下行用户间匹配关系的可行图,再通过匈牙利算法寻找可行图的最大匹配,最终得到原问题的最优解,同时也确定了资源分配结果。仿真结果表明,所提算法可取得最大满意用户对数且具有多项式级别的复杂度。