随着用户数据服务需求的日益增长,传统无线网络的容量和传输速率面临严峻挑战。可见光通信以发光二极管LED (Light Emitting Diode)发射的光作为传输媒介,具有高速率、大容量、绿色环保、无干扰和无需申请频谱牌照等优势,是应对未来无线网络业务爆炸增长的有效手段。然而,由于光传输的视距特性,可见光通信系统通常作为热点与传统无线通信系统异构部署。异构部署场景下,由于不同节点服务能力的不同,需要合理为用户选择服务小区,避免各个节点承载业务不均衡,保证系统公平性。本文旨在解决室内可见光通信中的负载均衡问题。通过设计网络负载均衡策略,改善小区边缘用户的服务体验,提升网络公平性和总网络吞吐量。本文的研究内容和创新点如下:第一,针对可见光信道脆弱的特点,本文提出了一种基于匹配理论的移动感知的动态负载均衡算法。首先,将接入网络层和用户层的两层网络建模为动态的覆盖关系图和负载图。然后,根据可见光位置敏感的特点,设计涵括角度因子、负载公平性因子和速率因子的效用函数。最后,运用多对一匹配理论中的大学入学模型来动态确定用户的接入问题。系统级仿真表明,本文提出的移动感知的负载均衡策略与对比算法相较之,在系统吞吐量、切换开销和系统公平性上都有显著提升。第二,为进一步提升可见光异构网络系统性能,本文提出了一种基于资源分配的可见光异构网络负载均衡算法。以最大化异构网络系统总吞吐量为优化目标,为用户选择接入网络,然后在满足系统带宽约束以及总功率限制下对系统频率和功率资源进行联合分配。通过迭代方式为用户选择接入网络以及最优带宽和功率资源。其中将资源分配简化为两个子问题:1)利用问题的凹性,用极值法为用户分配频率资源。2)考虑用户业务需求和信道利用率,兼顾用户之间的公平,提出改进的注水功率分配算法。仿真结果表明,所提算法对可见光通信系统具有较强的适用性,在保障用户公平性的同时提高了系统的吞吐量。