随着5G移动通信技术的逐步推广,移动设备的海量增加会造成通信业务量的爆发式地增长,宏基站已经不能满足当前的业务覆盖。随着异构蜂窝网络的出现,小型基站与宏基站的联合部署虽然能有效地保证业务覆盖,但是其也带来了巨大的能耗。然而,如何降低网络的能耗以及如何保证用户的服务质量等问题仍待解决。针对网络能耗持续增长的问题,目前的有效解决方案是进行基站休眠和基站功率控制,两者的结合将充分发挥双方的优势进一步降低网络能耗。本文以宏基站与毫微微基站构成的异构蜂窝网络为基础研究场景,分别在单宏基站和多宏基站场景下制定基站休眠和功率控制联合优化策略以降低网络功耗。针对异构蜂窝网络下的单宏基站场景,本文研究了下行链路中基站休眠和功率控制的联合优化问题。原始问题可以分三个阶段解决:基站未来业务量预测阶段、业务量预测结果误差优化阶段和基站休眠和功率控制阶段。利用径向基神经网络进行业务量预测;根据马尔科夫转移特性,对业务量预测值进行误差优化;根据修正预测值得到毫微微基站群的休眠比例并对基站进行比例休眠,将未休眠基站视为粒子,利用粒子群算法迭代求出最优毫微微基站群发射功率。仿真结果表明,本文提出的单宏基站场景下的基站休眠和功率控制联合优化策略能有效地适应业务量的时变特性,相比于网络未应用该算法时降低了53%网络总功耗。针对异构蜂窝网络下的多宏基站场景,本文研究了全双工状态下基站休眠和功率控制的联合优化策略,基于基站全双工的干扰以及网络的业务量覆盖,利用小波神经网络对网络内历史业务数据进行分解、预测和重构。在实现业务量的预测的基础上解决了误差优化的问题。基站休眠算法考虑到用户的再关联,依据业务量预测值确定基站休眠标准与休眠数量。基站功率控制算法对毫微微基站分簇后,簇内执行粒子群算法得到局部最优解,通过簇间交流得到全局最优解。通过簇内寻解,簇间信息交换得到目标矢量,进而得到最优功率调整方案。仿真结果表明,本文提出的多宏基站场景下的基站休眠和功率控制联合优化算法能够保证场景内业务覆盖,相比于网络未应用该算法时降低了39%网络总功耗。