为了实现未来5G移动通信系统更高的峰值速率、更理想的用户体验这一系列目标,就要全面考虑所有的非理想因素。因此,为了实现5G的这些需求,非理想的回传问题给系统带来影响的研究变得越来越重要。本文基于5G移动通信场景的密集、协作等特点,选取非理想回传链路问题的回传时延问题作为主要研究点,从不同角度提出解决方案。本文的主要贡献主要包括以下三个方面:1、研究了非理想回传混合式信道预测算法,在对现有的主要研究成果进行了分类总结的基础上,提出了混合式信道预测算法。最后,给出了仿真结果及结论。结果表明,该算法可以有效提高信道预测准确性,提升非理想回传条件下的系统性能。在20ms时延条件下,可以使边缘用户有9.16%的吞吐量提升。2、基于混合式信道预测算法进行资源管理研究。在预测得到更精确的信道状态信息的前提下,分析基于预测信道进行用户调度会带来哪些性能提升,并利用最大速率差方法给出基于预测信道的调度算法并对结果进行了分析。3、从业务的角度出发,研究最大化用户体验的调度方案。明确了传统经典调度算法在考虑回传时延情况下的不足之处,并以用户服务质量为主要评价指标,利用回传时延的数学模型,基于用户业务需求提出以减小回传时延影响为目标的调度方案,并给出了方案的仿真性能及结论。结果表明,在现有算法上进行的改进有助于改善传统算法没考虑到回传时延问题。本文的研究成果从以上三个方面考虑并解决了非理想回传问题,主要是时延问题给移动通信系统造成的性能损失。仿真结果表明,本文提出的算法及方案在所给条件下能有效改善存在回传时延的系统性能。综上所述,本文研究成果对5G有限回传的时延问题进一步研究工作有重要意义。