多层异构网络能降低传输路损,提升用户服务质量,已成为5G网络的主要框架。为描述异构网络的主要性能,人们提出了网格模型和随机几何模型。其中网格模型假设固定的网络拓扑——固定的基站用户位置与数目。此假设虽适用于传统的单层宏基站网络,却难以应用在随机组网的多层异构网络中。相比于网格模型,随机几何模型假设随机的网络拓扑,能描述异构网络的随机特性,并可精确地刻画网络性能。然而引入随机几何模型也产生了复杂的数学表述,难以实现进一步的资源优化。同时由于随机几何模型建模整个异构网络,难以给出具体的资源分配操作。为此本文针对多层异构网络的节能降耗问题,分别从单元级和系统级进行资源分析。在系统级,本文关注网络的整体性能,采用随机几何的建模方法,分析上行链路用户能耗和下行链路网络能效。在单元级,本文关注操作的具体细节,分析下行链路的基站切换问题。本文的主要工作可总结为如下三个内容:（1）系统级问题一:综合考虑基站的部署成本和用户的工作能耗,分析了双层异构网络的最优基站部署密度和用户发射功率。旨在满足服务的前体下,减少布设的基站数目,并降低用户的发射功率。采用随机几何的方法建模双层异构网络的上行信道,并推导了截止中断概率（用户因功率不足导致无法正常通信的概率）与SINR中断概率（用户因干扰较大而无法正常通信的概率）。而后以用户能耗和基站部署成本为目标,中断概率与密度功率要求为约束建立目标函数。并采用遗传算法求解问题。仿真结果显示,网络可在较小的基站布设与较低的用户功率下,满足大多数用户的服务要求。（2）系统级问题二:本文进一步提出了多层网络的能效问题。旨在提升多层异构网络的能效下限。在随机几何建模的网络模型下,分别推导了网络覆盖概率与用户平均速率,并证明了覆盖和速率与另一与密度功率相关多项式的单调性。由此构建以该多项式为变量的最大化能效下限的优化问题。通过连续凸逼近方法逼近约束,该优化问题可转化为近似的几何规划问题。采用等式代换将几何规划问题转化为传统的凸问题,并采用内点法求解。仿真结果表明,本方法有较快的收敛速度且能显著提升网络能效。（3）单元级问题:最后本文提出了基站的动态切换问题。旨在平衡网络能耗与用户服务。针对双层异构网络的下行链路,提出了一个启发式切换算法。当负载较小,用户较少时,大量基站处于空闲或低效状态——基站无服务用户或基站服务较少用户。切换算法中的关闭操作启动,关闭网络中的冗余小基站,降低网络能耗。反之,当网络中负载较大,用户较多时。当前基站拓扑无法满足期望的网络覆盖。切换算法中的开启操作启动,开启网络的已关闭小基站,提高网络覆盖。仿真结果表明,该算法能有效地降低网络能耗,且具有较好的适应性。