异构云无线接入网(Heterogeneous Cloud Radio Access Network,H-CRAN)是一种融合网络架构,能够实现有限频谱资源的高效复用,减少基站的基础设施建设成本,提升能效,支持统一调度管理。随着H-CRAN网络架构的快速普及,其存在的问题得到了越来越多的关注,如干扰问题、调度问题、部署问题、关联问题等。在前人的研究中,用户和基站之间的关联策略较少关注用户之间的竞争以及网络中的流量不均,容易导致的网络拥堵和高时延;同时在移动性的关联问题上,研究由于普遍缺乏对用户移动习惯的深入挖掘,容易导致不必要的切换和传输速率上的降低。博弈论是进行通信优化配置的有效途径,因此本文主要针对H-CRAN场景,使用博弈论工具对用户竞争的机制和流量负载的不均衡性进行建模,设计匹配博弈算法,以疏导竞争带来的拥堵,降低网络时延,提升传输速率;深入挖掘用户的移动性信息,对用户的移动行为建模,设计匹配博弈算法,以规避不必要的切换,提升传输速率。主要研究内容包括:(1)研究完全信息下前传链路容量受限的情况下的用户关联机制。首先将用户可达数据速率指标和时延指标进行量化,建立微基站和用户之间的收益偏好函数,然后建立双向匹配模型,通过匹配博弈来实现接入问题的求解,实现微基站流量负载均衡,同时在一定程度上降低拥塞,减轻时延,提升用户的传输速率。(2)研究完全信息下基于移动速度和位置信息的微基站用户关联机制。我们考虑到用户自身状态的变化,通过建立微基站和用户之间的收益偏好函数,基于双向匹配博弈模型得出长期收益的最佳策略,同时设计算法减轻切换开销,同时又兼顾用户的传输速率。通过在线学习的算法来学习用户行为的变化,为长期策略的实施提供依据。(3)仿真结果验证了收益偏好函数设计的合理性,证明了基于双向匹配博弈的算法能够提升通信系统的负载均衡能力、降低用户的切换次数,同时兼顾用户的传输速率。