毫米波通信及大规模多天线(Massive Multiple-Input Multiple-Output，Massive MIMO)技术是第五代移动通信(The Fifth Generation Mobile Communication，5G)系统的关键技术，当使用毫米波宽频带及Massive MIMO迫零波束赋形技术后，系统吞吐量可得到显著提升。同时，异构网络作为5G的重要组成部分，因其具有多小区、低功率的无线回传节点，无疑成为了提高系统容量和改善边缘用户性能的关键所在。因此基于毫米波大规模多天线异构网络无线回传技术下资源分配算法的研究十分有意义。
　　然而，毫米波大规模多天线异构网络无线回传资源优化中存在许多困难和挑战。一方面，如何有效建立Massive MIMO迫零波束赋形技术下系统信道容量模型，是解决资源优化问题的基础所在;另一方面，异构网络无线传中的各链路干扰问题和回传链路受限问题是限制系统性能的关键所在;最后，如何有效建立合理的资源分配优化问题并对其算法性能进行评估是验证算法有效性的一个重要指标。针对上述问题，本文开展了毫米波大规模多天线异构网络无线回传资源优化技术研究，主要的研究工作和创新点如下:
　　首先，本文针对毫米波大规模多天线异构网络无线回传相关技术及资源分配方法进行了深入的学习及研究，并简要概述了关键技术及其特点。其次，本文针对无线回传异构网络，设计了基于Massive MIMO波束赋形技术及全双工技术的无线回传链路机制，并考虑回传链路受限的影响，提出了一种联合优化用户关联和频谱资源分配的优化算法，以达到网络性能最优化。为了研究高低频率及用户分布对该算法性能的影响，在仿真过程中分别采用随机分布和热点分布两种分布场景，在每种场景下均对高低频信道进行了算法仿真，结果显示，在高低频模型及不同用户分布模型下，联合优化算法能够更积极地分配频谱资源，使小小区基站在系统中发挥重要作用，并且提升整个系统的吞吐量。最后，本文考虑当小小区基站配备多天线MIMO时，考虑整个系统的总功率受限，设计了一种以最大化系统对数速率和为目标，联合优化用户关联及功率分配的优化问题。同样在两种场景及频率下进行仿真，结果显示，在高低频模型及不同用户分布模型下，同时考虑用户关联及整体功率受限的条件下，优化算法能够自适应当前用户分布，从而调整自 身功率分配，使系统整体的吞吐量达到最大化。