随着异构蜂窝网络趋于密集以及数据业务流量的指数级增长,异构网络正朝着大容量、大数据流的方向发展。此外,大规模MIMO（Massive Multiple Input Multiple Output,Massive MIMO）技术与异构蜂窝网络（Heterogeneous Cellular Network,HCN）的融合亦会带来巨大业务流量增长。相应地,需要更多的网络资源来承载用户,这势必会给系统带来大量的能量消耗。近年来,博弈论方案引起了同行业研究者的关注,尤其是匹配博弈方案,其模型简单易操作,算法收敛快,对提升系统性能有重要的意义。本文主要针对异构蜂窝网络,利用匹配博弈理论解决异构蜂窝网络的用户关联问题。目前已有文献将匹配博弈理论应用于异构蜂窝网络中,但少有文章同时考虑用户Qo S的多项指标。因此,本文的用户关联问题旨在根据所提出的稳定匹配博弈算法来实现网络负载均衡的同时提升用户的服务质量（Quality of Service,Qo S）。针对异构蜂窝网络的用户关联问题,本文提出了一种基于稳定匹配博弈算法的用户关联方案,该方案以最大化下行链路用户总和速率和最小化系统总和时延为优化目标,对基于速率的稳定匹配方案、基于时延的稳定匹配方案以及基于速率与时延加权的稳定匹配方案进行了仿真。仿真结果表明稳定匹配博弈方案收敛速度快,有较低的计算复杂度,也表明该方案既可以实现网络负载均衡,又能有效的降低系统时延,增加用户速率的公平性。针对大规模MIMO异构网络中的用户关联问题,提出了一种利用加权系数调节能量效率和频谱效率的用户关联方案。该方案将用户与基站的关联过程根据双目标优化问题来建模,并且线性化为加权系数可调的效用函数最大化问题。将该效用函数最大化问题利用双边稳定匹配博弈策略转化为基站与用户的多对一稳定匹配,并用稳定匹配博弈算法求出稳定匹配解,仿真结果表明选择合适的加权系数能为系统提供更好的能量效率和频谱效率,并且证明了该算法的收敛性和稳定性。最后,对相关的研究工作进行了总结与展望,为下一步的研究提供了方向。