随着无线通信技术的蓬勃发展以及无线服务的多样化激增,用户对于无线网络所提供的资源提出了越来越高的要求。如何在保证用户公平性及合理收益的前提下提升无线网络的服务性能,一直是无线通信网络中最主要的研究方向之一。与此同时,近年来无线网络中的用户数量急剧增加,越来越多的用户倾向于在生活中或工作中使用无线网络服务。以上情况导致用户对于无线网络资源的请求往往具有异构性、多样性以及时变性,这就对无线网络的服务能力及服务质量提出了新的挑战。在无线网络中,用户可根据其所处的网络环境选择是否直接与无线网络服务中心进行交互。当用户与无线网络服务中心处于同一区域范围(WLAN)时,用户可直接与服务中心进行交互,网络中的不同用户竞争使用网络中的无线频谱资源;而当用户与服务中心相距较远时,可考虑分布式计算架构以完成对用户服务请求的服务。基于此,本文主要研究不同网络环境与用户决策情况下的无线网络资源分配问题。具体来说,本文将通信网络与拍卖理论相结合,采用经济学原理刻画网络中不同身份用户间的关系与联系,在综合考虑用户请求的灵活性与算法计算复杂度的前提下针对不同网络环境设计资源分配算法,旨在提升通信网络的性能并保证网络用户的诚实性。针对以上内容,本文基于不同网络环境及用户决策对资源分配问题进行讨论。一方面,对于用户与服务中心直接交互的情况,本文考虑认知无线电场景下的无线频谱资源分配问题;另一方面,在分布式计算方面,本文考虑了层次化混合云场景下的计算资源分配以及资源定价策略。此外,本文还研究在能量受限的无线网络中应用能量收集技术,并分析此场景下的频谱资源分配问题。依据本文的章节设定,本文的主要研究内容及贡献可简述如下:(1)基于拍卖理论的单边频谱资源分配问题。针对认知无线电中次级用户请求的异构性与灵活性等因素,提出频谱资源的二维展开模型,并结合拍卖理论建立以最大化社会效用为目标的次级用户优胜决策优化模型。在此基础上,给出了原始优化问题的计算复杂度,并考虑实际场景中的效率性提出高效的近似算法,同时给出其对于最优解的近似率参数。之后给出了与该优胜决策相对应的次级用户支付策略,并证明该支付策略满足次级用户诚实性。(2)基于拍卖理论的双边频谱资源分配问题。由于认知无线电中主用户具有一定利己性,期望通过直接参与频谱资源拍卖流程以保证其自身收益,因此应对所有主用户个体行为进行分析。考虑双边频谱资源拍卖中的马氏特性,并引入频谱资源分组复用的概念设计频谱资源拍卖的辅助预测模型,以提高认知无线电中的频谱利用率。所设计的模型可为主用户及次级用户提供拍卖策略指导,并可证明该模型满足基本经济学原理特性。(3)混合云场景下计算资源分配的层级化模型的构建与分析。构建包含在线服务运营商以及云服务运营商的层次化混合云架构,并结合博弈理论对双方的关系进行描述。基于此,提出面向用户请求的分流决策以完成对私有云与公有云的业务量划分,并给出分流决策的优化模型。在证明优化模型的计算复杂度后,设计基于贪婪搜索与负载均衡的近似算法。最后,为在线服务运营商提供本地计算资源优化配置,同时为云服务运营商制定计算资源定价策略。(4)能量收集场景下基于QoS的频谱资源分配问题。在能量受限的无线网络中应用能量收集技术,并将中心节点与用户节点映射为组合拍卖模型中的买方与卖方,其中用户节点采用能量传输方式补偿中心节点所分配的频谱资源,从而保证中心节点具有充足、稳定的能量供给,进而维持网络QoS的稳定。在该模型基础上,建立资源分配的优化模型同时给出近似算法,并分别推导该近似算法在不同情况下的近似率。最后提出基于VCG机制的支付策略。