在未来的5G蜂窝网络支持的不同应用场景中,海量机器类通信（massive Machine-Type Communication,mMTC）由于其面临着需要在蜂窝网络中支持大量MTC设备同时接入的技术难点,成为了国内外学者的研究重点。因此,本文提出面向5G海量机器类通信的接入控制策略具有一定的现实意义。第三代合作伙伴计划（3rd Generation Partnership Project,3GPP）提出的接入类别限制（Access Class Barring,ACB）方案是一种可以直接控制机器对机器（Machine-to-Machine,M2M）通信业务量的有效方式。本文在ACB方案基础上,建立海量机器类通信设备随机接入模型,开展接入控制策略研究。首先将离散广义追踪算法（Discrete Generalized Pursuit Algorithm,DGPA）引入到接入控制策略中,针对小区内海量设备同时接入,提出了一种以最小化总服务时间为目标的接入控制策略。接着,又针对具有不同优先级的设备同时接入问题开展研究,提出了一种综合考虑服务质量（Quality of Service,Qo S）需求和接入资源分配的接入控制策略。本文的主要研究内容可归纳为以下两点:（1）为了解决5G新空口（5G New Radio,5G NR）场景下MTC设备随机接入过程中的无线接入网过载问题,提出了一种基于离散广义追踪的ACB因子自适应调整策略。考虑在前导码检测中使用E-PCD检测（Early-Preamble Collision Detection）技术以避免接入流程中消息冲突问题。根据碰撞前导码和空闲前导码,基站由DGPA算法估计接入设备的数目,以自适应地调整ACB因子从而减少接入延迟。仿真结果表明,该算法可以与基站已知所有接入设备完备信息情况下的最优算法取得相近的性能。此外,在前导码资源不足或设备数目巨大时,本文提出的算法与基于贝叶斯估计的接入策略相比,可以降低总接入时延近20%。（2）针对具有不同Qo S需求的两种类型设备同时接入问题,分别在只考虑前导码资源分配和综合考虑前导码资源及共享信道资源分配两种情况下,各自提出了一种综合考虑接入资源动态分配和ACB因子自适应调整的接入控制策略。该策略为两种类型设备设定不同的优先级,在每个接入时隙根据接入负载动态分配资源,时延敏感型设备可以优先使用接入资源,时延容忍型设备在其之后才可以接入。然后根据每个时隙空闲的前导码估计下一时隙的接入设备,从而自适应地改变ACB因子,实现设备的接入控制。仿真结果表明本文提出的策略具有与理想策略相近的性能,可以在确保时延敏感型设备接入时延的同时提升资源利用率,满足时延容忍型设备的吞吐量需求。此外,在可分配共享信道资源受限时,本文提出的综合资源分配算法可以进一步确保系统性能不发生明显变化,并且获得与最优算法相近的性能。