随着云计算、大数据和物联网等的快速发展,人们的通信需求也持续提高。针对机器类通信海量连接、小数据包和短时间内突发大量接入等特征,5G在第四代移动通信的基础上增加了海量机器类通信(massive Machine Type Communication,m MTC)这一应用场景。为了满足机器类设备的海量接入需求,需要在当前拥塞控制机制的基础上进一步进行控制优化。同时,考虑到不同业务类型的机器类通信设备(Machine Type Communication Device,MTCD)服务质量(Quality of Service,Qo S)的差异性,不同业务类型MTCD的接入需求不一样。因此,还应解决多种业务类型的MTCD接入蜂窝网络时的前导资源划分问题。对于多种业务类型MTCD同时进行随机接入的场景,在提高系统吞吐量的同时必须考虑各种业务类型MTCD的接入时延、碰撞数和接入公平性。针对海量机器类设备随机接入过程中出现的拥塞,本文提出了一种动态接入类别限制(Access Class Barring,ACB)来优化海量MTCD的随机接入性能。在3GPP协议的基础上,建立了一种基于退避预测的估计模型,并结合动态ACB机制可以动态地调整ACB参数,有效地解决前导的碰撞问题。由于每个随机接入时隙发起接入的设备不仅包括新到达的设备,还包括在本时隙进行重传的设备。鉴于当前时隙的负载数量未知,本文提出的基于退避预测的估计模型可以实时估计出当前时隙能够发起接入的MTCD数目。本文在不同负载强度场景下,将提出的ACB动态接入机制、带最优参数的静态ACB机制和现有最优的动态ACB机制的接入成功率和平均接入时延性能进行了仿真比较。仿真结果表明,出现过载时,本文提出的动态ACB的接入机制的吞吐量能够达到理论值的最大值,而且与静态ACB的接入机制和现有的动态ACB的接入机制相比,所提方案的平均接入时延更低。针对多种业务类型的MTCD共存时机器类设备随机接入过程中的接入优先问题,本文提出了一种基于最大最小公平算法的前导资源动态分配机制,该机制在保证不同优先级设备时延要求的基础上可以最大化系统的吞吐量性能。根据机器类设备的类别和时延要求可以对MTCD进行分组,将发起接入的MTCD分为高优先级、普通优先级和低优先级分组。接着,基于最大最小公平性算法结合各优先级设备的时延要求和实时估计出的负载数给各优先级分组分配前导资源。最后,结合动态ACB机制来优化系统吞吐量和接入时延。