为了满足指数式增长的通信需求，混合网络已经成为了下一代移动通信系统的关键技术，具体分为蜂窝网络与设备到设备(Device-to-Device, D2D)网络所组成的混合网络和宏小区与多个微小区所组成的多层混合网络。相比与传统的蜂窝网络,混合网络具有配置灵活的特点，可以提高网络覆盖率、通信速率。但是同时其资源分配问题也更加复杂。本文以混合网络为场景，重点研究了不同混合网络模型中的资源分配问题。　　本文首先针对蜂窝网络与D2D网络组成的混合网络提出了一种具有公平性保证的混合网络频谱划分算法。该算法步骤通过凸优化求解得到，该算法同时保证了混合网络中蜂窝用户与D2D用户的通信需求。　　随后本文将计算卸载技术运用到超密集组网场景下的混合网络之中，提出了一种新型的混合网络计算卸载模型。由于该模型的资源分配是NP-hard问题，因此本文提出了一种优化系统平均时延的次优频谱资源、计算资源分配算法。有效的降低系统的平均时延。进一步，为了扩展混合网络中能量效率。本文还将能量采集技术运用到超密集组网场景的混合网络之中，提出了一种基于能量采集的新型混合网络模型，并首次将基站和用户的通信需求联合考虑以确保了双方的满意程度。该模型的资源分配同样也是NP-hard问题，通过凸优化理论提出了一种优化通信双方满意度性能的次优频谱资源、功率分配算法。有效的提高了系统的吞吐量性能同时也提升了用户与基站的满意度性能。　　最后，为了增强通信系统的计算能力和能量效率，本文将计算卸载与能量采集运用在点对点的通信系统当中。通过参数迭代的方法求解了模型中的能量分配问题，仿真结果表明该系统可以有效提高系统的数据处理性能。　　最后本文对全文工作进行了总结，并介绍了未来可能的研究方向。