随着无线通信新技术的不断发展,同时,移动数据业务的急剧增加,相应地,移动数据流量也在飞速增加,云接入网络(C-RAN)作为移动研究院提出的新型网络架构为实现无线通信的便利性、可靠性提供了可能,不仅如此,它还能很好地解决潮汐效应,并且可以为热点区域提供较多的基站进行流量卸载和为非热点区域分配较少基站以节约能源消耗,受到了学术界和工业界的广泛关注。本文主要研究基于云接入网络的大规模天线系统的资源分配技术,时延作为用户体验的一个重要评估指标,而用户时延相关联的系统参数指标是队列状信息,因此,考虑基于队列状信息的资源分配技术更具实际意义。首先,本文提出一种云接入网络中基于时延的资源分配方法,该方法的主要是基于考虑信道状态信息的同时考虑队列状态信息,并且该方法基于系统信道状态信息和队列状态信息形成一个基于时延和功率最小化的优化问题,将该问题抽象为马尔科夫决策模型问题,通过利用贝尔曼等式解决该优化问题,最终得到最优的解决方案,其中考虑最小化时延的功率分配问题的解决方法包括动态分簇方法和功率分配方法两个方面,一方面动态分簇方法是全部队列状态信息(GQSI)的函数,该分簇方法因为花费时间周期较长,而且需要的运算比较复杂,因此必须在中央控制器中进行。另一方面功率分配算法花费时间相对较短,可以在所有基站中进行,而且它是全部队列信息(GQSI)和全部信道状态信息(GCSI)的函数。最后通过仿真结果表明,该方法具有很好的收敛特性,并能体现出很好的性能。其次,本文考虑云接入网络中最佳时延的预编码的优化,这个优化目标是信道状态信息和队列状态信息的函数,通过将目标函数问题等效为加权最小均方误差问题(MMSE),再利用扰动分析的方法来解决该优化问题,最终可以得到一种基于队列状态信息具有低复杂度的动态预编码控制算法,通过仿真验证其算法,结果表明,本文所提算法相比其他算法可以获得更好的性能。