为了支撑剧增的移动多媒体业务需求并满足高频谱效率和高能量效率目标,业界先后提出了云无线接入网络和异构云无线接入网络。由于实际网路中业务随机到达和信道时变,基于业务队列的动态无线资源优化研究需要考虑队列时延的影响。本论文对云无线接入网络和异构云无线接入网络的基于业务队列的动态无线资源优化理论与方法进行了研究。首先针对云无线接入网络,先后对协作多点传输中的动态无线资源分配、面向预编码优化的动态无线资源优化和联合节点选择的动态无线资源优化的方法展开深入的研究;然后针对异构云无线接入网络,对联合拥塞控制的动态无线资源优化的方法和相应的性能界展开深入的研究。论文的主要研究内容和创新点包括:1.基于业务队列的协作多点传输下的动态无线资源优化云无线接入网络去程链路容量易受限且理想信道状态信息难以获得。为此,本论文首先提出了一种能平衡协作增益和去程消耗的基于流分离的混合协作多点传输方案;然后考虑去程容量受限和信道状态信息非理想,利用马尔可夫决策过程对混合协作多点传输方案下基于业务队列的动态功率和速率分配优化问题进行建模;最后,为了降低求解受限马尔可夫决策过程的复杂度,提出了估计决策后值函数的在线学习方法和获取功率和速率分配策略的随机梯度算法。仿真结果表明,所提的混合协作传输方案能在有限去程消耗下提高协作增益,所提的资源分配算法能显著优化网络的时延性能,并且所提的值函数在线学习方法最终收敛于稳定值。2.基于业务队列的面向预编码优化的动态无线资源优化针对云无线接入网络中有限去程传输下的低功耗和低时延的协作预编码问题,研究了基于业务队列的面向预编码优化的动态无线资源优化方法。首先利用简单的以用户为中心的协作集选择方案为每个用户确定了协作预编码的线性约束;然后将问题建模为最小化队列时延和网络功耗的有约束的离散马尔可夫决策过程;基于微分方程的描述,推导出离散马尔可夫决策过程在连续时间上的等效形式并给出了值函数的闭式近似表达式;最后利用半正定放松和交替优化方法对问题进行低复杂度地求解。仿真结果表明,由于自适应于队列状态信息和信道状态信息,所提算法在时延和功耗方面有明显的性能优势。3.基于业务队列的联合节点选择的动态无线资源优化在云无线接入网络中,功率的优化不仅需要考虑远端射频单元（RRH）的传输功率消耗,还需要考虑去程链路的功耗和RRH的电路功耗,因此可以通过关闭部分RRH以节省能量。考虑节点选择对于网络功耗和队列时延性能的影响,研究了云无线接入网络中联合节点选择的动态无线资源优化方法。由于这是一个复杂的非凸优化问题,首先利用李雅普诺夫优化的方法对优化问题进行转化,然后利用组稀疏波束赋形和松弛整数规划的方法分别提出了两种能够并行化求解的低复杂度算法。仿真结果表明,所提的两种算法能灵活地平衡队列时延和网络功耗,并且在不同的网络规模下都能快速地收敛。4.基于业务队列的联合拥塞控制的动态无线资源优化考虑到任意业务到达率的情况,基于正交频分复用多址接入的异构云无线接入网络的资源分配需要联合拥塞控制以保证特定的能效需求和时延性能。在本论文中,在满足平均能效需求和队列稳定性约束的前提下,联合拥塞控制和资源分配的优化问题被建模为最大化平均吞吐量效益的随机优化问题。利用李雅普诺夫优化的方法,随机优化问题分解为每个时隙的三个相互独立求解的子问题。理论分析和仿真结果都揭示了所提算法在特定能效需求下的吞吐量和队列时延的折衷关系。仿真结果还表明,相比不考虑拥塞控制的优化算法,所提算法在队列时延和能量节省方面具有显著优势。