光驱动的云无线接入网被视作下一代移动接入网。它将传统的基站分成了射频拉远端(RRH)和中央基带处理单元(BBU)池。通过使用灵活、弹性的光前传网络,射频拉远端和射频拉远端之间可以实现“任意到任意”的连接。但是,由于网络资源的异构性,如何对光资源与计算资源进行整合实现统一的调度与优化,是光载无线接入网面临的一个难题。本文针对上述问题,围绕着算法的设计和实现,进行了深入的研究,主要工作和创新成果如下:第一,针对潮汐流量场景下基带池中的资源大量浪费的问题,引入了一个通过控制BBU池中BBU板卡“激活-睡眠”方式以取得节能效果的研究思路。提出了光资源与计算资源的映射关系,针对这两种资源的联合优化难题,提出了 BBU容量模型,将BBU聚合方法转换成一个改进的“二维装箱问题”模型。为了最小化BBU池中开启的BBU板卡数量,提出了能耗最小化的整数线性规划模型,设计了基于最佳降序匹配的负载分配(LR)和基于贪婪搜索的负载调整(LA)两个启发式算法。仿真结果对比了不同基站类型(例如宏蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝与混合蜂窝)和不同覆盖范围下算法的性能,结果表明,BBU聚合方法可以达到显著的节能效果,尤其是在覆盖范围小的蜂窝的场景下。第二,光载无线接入网中各种资源的异构性,导致网络的管控变得日趋复杂,因此,迫切需要智能化控制手段实现协同组网。软件定义网络(SDN)作为一种多资源融合控制解决方案,可以实现多形态资源的统一编排。基于SDN,论文从北向接口的开发、核心控制模块算法的实现以及南向接口 OpenFlow协议的扩展三个方面着手,开发了针对资源灵活管控的光与无线融合的实验平台。实验表明,设计的LR算法在实际的网络中也能取得良好的节能效果,进一步验证了算法的有效性,此外,还证明了设计的实验平台能够灵活的控制光载无线接入网中的各个实验设备。