随着信息和通信技术的发展,移动通信在日常生产和生活中占据越来越重要的地位。由于移动设备的计算能力增长低于消费者需求,电池能量密度提升有限,移动设备的计算能力和续航能力不能满足消费者日益增长的需求。为解决该问题,已有研究将计算任务转移到基站侧,但存在不可准确预知未来时刻计算任务属性和信道状态的问题,导致相关任务分流算法的适用范围受到限制。为解决该挑战,本文利用单用户计算任务和信道状态的统计特征,预测未来时刻计算任务属性和信道状态,以能耗或者时延最低为目标,为计算任务选择合适的分流路径以提升移动设备的续航能力、计算能力和反应速度。主要贡献如下:针对移动互联网未来时刻计算任务和信道状态不确定的问题,本文通过分析计算任务和信道状态的历史数据,研究计算任务和信道状态的统计特征,对未来计算任务和信道状态进行预测,得出下一时刻计算任务属性和信道状态。仿真结果表明,计算任务和信道状态预测算法可以显著提高计算任务属性和信道状态预测的可靠性。针对计算分流算法中分流路径选择对计算任务和信道状态的依赖性,本文提出综合能耗和时延性能的分流路径选择算法。在计算任务属性和信道状态预测的基础上,对分流路径选择后的能耗和时延性能进行仿真实验。仿真结果表明,相比于传统的无计算任务属性和信道预测的单用户部分计算分流算法,新提出的算法系统能耗效率提高超过90%。针对第五代(the Fifth Generation,5G)移动通信系统中移动设备频繁切换造成传输速率不稳定的问题,提出一种长期演进(Long Term Evolution,LTE)链路辅助移动设备切换的方法,并研究了移动设备切换基站时业务传输速率的连续性。最后通过测试验证了所提方案在工程上的可行性和可靠性。