超密集组网作为5G的关键技术之一,通过部署大量的小基站形成超密集网络(UDN),实现信号的无缝覆盖,并提升频率资源的复用效率。然而,小基站的密集部署也带来了一些挑战,包括干扰管理、移动性管理、资源分配等问题。由于超密集组网下的干扰环境比传统的蜂窝网络复杂,导致UDN中小基站之间的干扰更加严重,成为制约网络容量的主要因素。本文基于UDN的研究现状,对UDN中下行干扰管理问题进行了研究,主要的研究工作如下:首先,本文介绍了UDN的基本概念、网络架构及信道模型,并且对常用的干扰管理技术在密集网络环境中的缺陷进行了分析。然后,本文详细地调研了UDN中的小基站分簇算法以及常用的干扰管理技术。其次,针对UDN中小基站之间的同层干扰问题,本文提出了一种联合分簇和信道分配的干扰管理方案。该方案引入一个衡量小基站之间干扰程度的权重值,通过设置权重的阈值,确定小基站之间不可忽略的干扰,并将小基站之间的干扰关系建模成无向加权干扰图。然后,建立最大化系统吞吐量的优化问题,并将该优化问题转化为小基站分簇和信道资源分配两个子问题。分簇问题是在加权干扰图中,以最大化簇间干扰为准则,通过启发式分簇算法对图中的顶点进行分簇。信道资源分配是为不同的簇分配正交子信道,即通过子信道分配算法为每个簇分配使簇的吞吐量最大化的子信道。仿真结果表明,本文的干扰管理方案可以更好地提高系统的性能。最后,针对UDN中存在的弱干扰积累问题,本文提出基于超图的干扰管理方案。在UDN中,利用超图对小基站之间的弱干扰及强干扰进行建模,同时建立最大化系统吞吐量的优化问题。根据超图中的干扰关系,利用贪婪的着色算法对小基站进行分簇,并根据用户的QoS需求分别给簇内小基站分配子信道。仿真结果表明,本文提出的基于超图的UDN干扰管理方案在降低干扰的基础上,能够获得更好的系统吞吐量。