随着移动通信技术的发展以及工业、医疗、农业和交通等垂直行业的驱动,新型物联网应用层出不穷,给人类的工作、生活、学习和社会管理等方面带来了诸多便利。对于物联网应用成功运行至关重要的一个环节就是物联网设备接入网络。本文将以随机几何为工具,对物联网设备的接入性能进行理论分析,并提出新的半免授权随机接入方案以适应物联网设备数量的急剧增加,最后结合基于行列式点过程的机器学习来优化接入方案。首先,本文基于随机几何对工厂场景中设备和基站的三维分布进行建模,由于大型工厂一般呈现长方体形状,本文提出了适用于长方体空间的最近距离模型,据此推导了设备的前导码检测概率和前导码传输成功概率,并根据前导码传输成功概率分析了保证使用相同前导码的所有活跃设备接入成功的时隙数以及设备的吞吐量,得到了不同设备密度和接入阈值下合适的时隙数以及使吞吐量最优的设备密度,对工厂中的设备部署具有一定的指导意义。通过和现有的二维模型以及三维正方体模型进行比较,证明了本文提出的三维长方体模型能更准确地模拟工厂内设备和基站的位置,更准确地分析工厂内设备的随机接入性能。其次,本文提出了一个允许一定数量的免授权用户共享授权用户的信道资源的半免授权随机接入方案,并且提出了一种适用于解码多个免授权用户信号的混合连续干扰消除方案,此方案采用灵活的信号解码顺序,可以使得授权用户的性能不受准入的免授权用户的影响,并且可避免免授权用户中断概率的错误下限,同时可通过功率控制提高信道增益最差的免授权用户的数据速率。此外,本文基于随机几何提供了一个通用的数学框架来分析方案中准入的免授权用户的接入成功概率,并基于此框架推导了允许信道状态最优和最差的免授权用户共享授权用户信道的WBU-SGF方案中准入免授权用户的接入成功概率、中断概率以及吞吐量的表达式。仿真结果表明在准入的免授权用户吞吐量之和方面,允许两个免授权用户共享授权用户信道资源的半免授权随机接入方案总是优于现有的允许一个免授权用户共享授权用户信道资源的半免授权随机接入方案BU-SGF方案。最后,本文基于行列式点过程的机器学习对半免授权随机接入方案进行了优化,提出了一种免授权用户.调度方案,该方案可以通过平衡免授权用户的信道质量和多样性来最大化准入的免授权用户的吞吐量之和,解决了现有的免授权用户调度方案中存在的问题,即现有方案仅考虑免授权用户的信道质量来选择合适的用户,导致相互干扰较大从而使得吞吐量较低的问题。此外,本方案比流行优化算法更高效,其运行时间是基于几何规划的优化算法的千分之一。