随着科技的发展,人们生活水平的不断提高,对通信的需求由最开始单独的语音通话业务发展到如今的数据、多媒体等多种实时业务。同时,各种通信场景也涉及到生活、工作的方方面面。移动数据已经呈现爆炸式增长。尽管现有的第四代移动通信系统(The 4th Generation of Communication, 4G)技术发展日趋成熟,但仍然不能满足日益增长的数据流量需求。第五代移动通信(The 5th Generation of Communication, 5G)关键技术应运而生。超密集网络(Ultra-Dense Network,UDN)是5G网络中提升资源利用率和吞吐量的有效方式,适合于单位区域流量密度高、并发连接数量大的典型场景。各种异构的接入点实现密集部署,包括各种家庭基站与微基站等,可以部署在室内、室外各个地方,缩短了接入点和用户之间的距离,大大降低了信号的衰减,保障了通信质量。但是,与此同时,接入点的密集部署也给整个通信系统带来了更大的挑战。接入选择策略是其中一个重要的问题。如何在密集部署的接入点中根据用户或网络的需要选择最优的接入点,使得用户获得更佳的体验,整个网络获得更好的性能,是亟待研究的重点方向。本文将对这一问题进行深入研究,主要工作如下:第一,提出了一种基于效用函数的接入选择算法。针对超密集网络中异构接入点共存的环境,考虑单用户接入,通过分析比较业务类型和网络属性,设计了一种效用函数,能够综合的考虑主观用户选择和客观网络属性因素,进而提出了具体的接入选择算法。通过仿真验证了不同用户业务请求类型对接入选择算法的影响,根据具体的效用函数值和整体网络的阻塞率验证了接入选择算法的性能,达到了最优选择的目的。第二,提出了一种基于非合作博弈论的接入选择算法。对超密集网络中多个用户业务接入的请求,通过非合作博弈方式合理分配带宽资源,设计了提升网络整体性能的接入选择算法。该算法不仅考虑了接入选择时的带宽情况,而且考虑了各个区域的阻塞率性能。能够兼顾网络整体效率和选择的公平性,通过非合作博弈对带宽资源的分配对各个区域分配的连接用户数量进行了调整,从而保障通信的可靠性。通过仿真分析表明,所提出的基于非合作博弈的带宽分配是有效的,对应的接入选择算法能够实现动态调整,从而保障整体系统通信的效率和有效性。