随着移动通信技术的蓬勃发展,人们实现了人到人之间的通信(Human to Human,H2H)之后,万物相互连接的概念受到了广泛关注。其中机器到机器(Machine to Machine,M2M)之间的信息传输是未来物联网发展的重要方向,由于LTE网络高速率、广覆盖、成熟度高等特点,通常被采用为M2M网络的通信方式。但是要将众多的M2M终端直接接入到现有的主要面向H2H通信的LTE网络中时还存在很多问题,其中一个明显的缺陷是现有LTE网络不能满足M2M中众多设备对服务质量(Quality of sevice,QoS)需求差异化较大的问题,这是因为现有LTE网络主要面向的H2H通信,强调的是用户之间的公平性尽量高,而M2M网络存在用户种类繁多,需要对用户区分优先级。因此,本论文主要对无线资源调度算法进行研究,对传统的LTE调度算法进行面向M2M场景的改进。首先,本文对M2M应用的概念和特点进行了介绍,总结了当前对无线资源调度算法的研究意义和研究近况,并且介绍了LTE中调度器模型和三种经典的调度算法,然后论述了这些经典算法应用在M2M场景中存在的问题。然后本文对面向M2M应用的基于优先级的QoS保障调度算法进行了深入研究,在现有算法的基础之上给出了特定分优先级的处理方式。对于高优先级业务进行完全的优先传输,对中优先级使用了保护间隔。仿真表明,算法牺牲了一些低优先级的用户,即对QoS需求不敏感用户的性能,在保障中优先级用户的前提下,使得高优先级用户的性能得到大幅提升。接着本文对M2M应用中混合业务场景下的调度算法进行研究。该场景中用户数据流模型差异较大,会使得低优先级的队列长度因子可能大于中优先级。因此,本章引入了队列长度映射的方法,使得不同优先级的队列长度因子控制在固定区间之内,在一定程度牺牲低优先级性能基础上,保障了中优先级用户的传输。然后引入了资源估计和时延均衡的方法来提高资源利用率,系统级仿真结果显示,中、低优先级用户的调度器的吞吐量、时延等性能得到提升。最后,文章描述了Vienna LTE系统级平台的整体架构和仿真步骤,然后为了实现在该平台上对调度算法的改进,对平台进行了二次开发,而且为了方便基于优先级的调度算法的研究和改进,本文开发了可视化图形界面,设置了调度算法的参数接口,提升了平台用户体验。