随着无线通信网络覆盖广度和深度的不断增加,智能手机、平板电脑等智能终端设备的日益普及,终端用户对实时视频等高速率移动数据业务的需求呈现不断增长的趋势。无线通信网络因而成为信息通信产业中能量消耗增长速度最快的部分,建设以节能减排为目标的绿色无线通信网络势在必行。目前全球针对绿色无线通信网络关键技术的研究颇多,现有研究多聚焦于提升无线通信网络的能量利用效率,以确保在不增加电能供给的前提下满足更多业务需求。但这种方式仅减少了能量消耗和有害气体排放的相对量,只能暂时缓解电能供不应求和环境污染问题。本文研究利用可再生能源为无线通信网络供能,构成绿色无线通信网络,减少电能消耗和有害气体排放的绝对量,从根本上解决电能供不应求和环境污染问题。绿色无线通信网络的建设,面临着状态非确定和能量多元化两个问题。第一,绿色无线通信网络中,可再生能源产能过程受自然环境和气候条件影响,能量供应具有间断性和不稳定性；同时,业务的发起时间和持续时间随机,能量消耗也具有间断性和不稳定性。因此,绿色无线通信系统中的能量状态具有非确定性。这种非确定性会对绿色无线通信网络的正常运营带来不利影响。然而,由于目前储能技术发展滞后,能量状态非确定性仅能被减少而不能被消除。第二,为确保绿色无线网络的能量需求完全得到满足,使用多种可再生能源单独或者与电网联合为绿色无线通信网络供应能量,即能量供应呈现多元化特性。而综合考虑多种可再生能量源的能量状态,会增大能量分配的难度。综上所述,为尽快建成使用绿色无线通信网络,亟需研究能量多元化与状态非确定的绿色无线通信网络关键技术。首先,作为研究基础,本文分别提出G/G/1能量队列和多元能量队列模型,对单能量来源和多能量来源下状态非确定绿色无线通信网络能量状态进行建模。以近似扩散理论对上述模型进行分析,为绿色无线通信网络中资源分配、网络部署、传输速率设置和能量合理分配问题的分析提供理论支撑,填补了绿色无线通信网络研究中基础理论方面的不足。通过仿真,证实了上述模型的准确性。其次,本文研究了面向能量状态非确定的跨层资源管理。针对由单一可再生能源供能的基站,定义了网络能量剩余率,用于评估各可再生能源供能基站的能量消耗速率及其均衡水平。随后,给出了基于匈牙利迭代的跨层优化算法,以最大化网络能量剩余率为整体目标,在物理层上以最大化能量效率为目标进行功率分配,媒体接入控制层上以均衡使用各基站中可再生能源为目标进行接入控制。相比贪婪算法,使用该算法能够获得更高的绿色网络存活时间,可再生能源供能基站能够为更多的终端设备提供服务。再次,本文研究了面向能量状态非确定的覆盖范围优化。基于对G/G/1能量状态模型分析,分别在功率自适应和速率自适应条件下,给出了基于小区缩放的覆盖范围优化算法和基于小区缩放的有效覆盖范围优化算法。仿真结果表明,前者同时考虑能量耗尽和能量浪费的可能性,提升了可再生能源供能基站生存周期和可再生能量利用率；后者同时考虑了基站运营的有效性和连续性,更好地在基站的覆盖面积和业务的不可持续性之间进行了均衡。然后,本文研究了面向能量状态非确定的传输速率自适应。针对带有休眠机制的可再生能源供能基站,改进了G/G/1能量状态模型,分别分析了休眠和活跃状态下的网络运营参数,并给出了相应的闭式表达式。基于分析结果,将速率分配问题建模为有效传输速率最大化问题,给出了面向有效速率的传输速率自适应算法。仿真结果证明了该算法的有效性。最后,本文研究了面向能量多元化与状态非确定的能量分配。基于多元化能量状态模型,分析了绿色无线通信网络的电力供应系统中能量分配机制对电费花销、能量利用率、能量存留时间等运营性能指标的影响。以联合优化各运营性能指标为目标,使用李雅普诺夫漂移理论对优化问题求解,得到面向多基站群组的能量分配机制。该算法在满足了运营性能指标的同时,亦有效降低了电费花销。