随着无线通信技术的快速发展以及其承载业务的多样化,使得无线通信资源的需求量也与日俱增。无线通信信道的开放性和共享性,导致当用户接入无线网络时可用的无线频谱资源越来越“捉襟见肘”。如何高效的提高无线频谱资源利用率,并且针对不同类型的业务和终端实现精准服务于用户的需求成为了当今及未来移动无线通信亟待解决的关键问题之一。同时,随着无线通信系统所面临的多用户业务种类呈爆发式的增长对移动终端业务的服务质量(Quality of Service,QoS)提出了更高的要求。过去单一的网络业务类型已无法满足于现在无线通信多维度多元化的发展进程和决策标准,融合了多种不同的无线接入技术(Radio Access Technology,RAT)网络的出现解决了传统网络存在的缺点也弥补了自身的不足。但是,有限的频谱资源与不断增长的用户业务需求之间的矛盾日益严峻。如何利用认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术有效的解决频谱资源短缺这一严重的供需矛盾成为了当今研究的热点;其次,如何以QoS为主体作为优化用户的目标成为接纳控制的主要研究方向。针对上述问题,本文主要提出了在三种不同系统模型下的接纳控制算法策略,并对算法的性能进行了相关的分析。主要工作以及研究成果如下:首先,针对新到业务与切换业务之间、运营商与运营商之间以及用户与运营商之间的竞争与合作关系,提出基于种群竞争的接纳控制算法。本文分析了在多种RAT重叠网络存在的情况下,将用户数与业务量增长的关系作为竞争关系的分布式网络架构模型。分析表明:引入种群竞争关系有利于均衡用户数与业务量增长之间的关系,这种均衡的关系可以最大化接纳用户的数量,而且分布式的架构可以灵活的改变均衡关系。然而,该算法目前存在的主要问题是:当竞争关系达到平衡状态时,受到新到业务和切换业务的影响这种平衡的状态就会发生改变,当再次达到平衡时则用户的QoS会受到一定的影响。其次,针对在相同时间内的同频段中既不对主用户产生影响又能最优化次级用户QoS的需求,同时解决接纳控制中的NP问题,本文则提出了联合功率的接纳控制算法。利用Benders分解理论将其分解为功率控制和用户的接纳两个问题,对系统中的指标进行优化处理。通过对吞吐量和中断率两个指标进行了仿真分析,依据约束条件提出了三种不同的次级用户移除准则,在保证次级用户QoS的同时也使得次级用户接入网络的数量达到了理想值。最后,针对宏基站和微基站重叠覆盖区域下,如何能够将新到业务和切换业务最优化接入网络,提出基于半马尔可夫决策过程的接纳控制算法。通过MATLAB对种群竞争的接纳控制算法、联合功率的接纳控制算法以及基于半马尔可夫决策过程的接纳控制算法进行数值分析。从仿真结果表明:基于半马尔可夫决策过程的接纳控制算法既解决了种群竞争下对用户QoS的影响问题,又解决了联合功率的接纳控制算法移除次级用户而引起其它网络拥塞的问题,在算法改进之后在能效和网络效益上均达到了预期目标。