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将长期演进(Long Term Evolution,LTE)技术应用在免许可频段,即免许可频段LTE(LTE-Unlicensed,LTE-U),可将基于中心化控制和扁平化结构的蜂窝移动通信技术和免许可频段资源相结合,从而突破无线频谱资源稀缺的瓶颈,缓解许可频段的通信传输压力,有效提高整个蜂窝移动通信网络的容量。但LTE-U技术的实用面临两大挑战:与免许可频段上已有的网络尤其是Wi-Fi公平共存的难题,在随机通断的免许可信道上运行时服务质量(Quality of Service,Qo S)保障困难。本论文对LTE-U与Wi-Fi的公平共存机制、LTE-U网络中的Qo S保障技术展开研究。为了LTE-U与Wi-Fi公平共存,即两个网络的用户能公平地接入和占用免许可信道、完成所需的传输,我们研究LTE-U网络的信道接入机制和资源分配。将该公平共存问题建模成面向两个网络的用户吞吐量比例公平的时间、功率和频谱资源联合分配问题,并将其解耦成两个子问题:面向所有用户信道占用时间比例公平的时间分配问题,面向LTE-U网络内部用户吞吐量比例公平的子载波和功率联合分配问题。进而提出两个网络的信道占用时间比例的以及LTE-U网络最佳信道接入参数的计算方法。仿真结果验证了所提的信道接入性能分析模型的准确性和资源分配算法的有效性。针对LTE-U/Wi-Fi属于同一个运营商因而共站可协调的场景,研究非正交多址接入(Non-orthogonal multiple access,NOMA)-LTE-U网络的下行传输的信道接入机制和资源分配,目的是使LTE-U和Wi-Fi用户公平共存、免许可信道利用率高。提出一种基于分组NOMA的混合式信道接入机制:将当前传输的那个Wi-Fi用户与所有信道条件好于他的LTE-U用户编为第一组,其余的LTE-U用户编为第二组;两组时分地接入信道,避免组间干扰;每组内用户按信道增益的升序顺序做串行干扰消除(Sequential Interference Cancelling,SIC)解码接收,消除组内用户间干扰。正因为NOMA复用度高且上述编组下没有干扰,该混合式信道接入机制能提高免许可信道的频谱利用率。又将组间时间比例分配和组内用户功率分配建模成一个面向各设备可达吞吐量max-min公平的时间-功率联合分配问题,提出一种嵌套式的二分法搜索算法来迭代地更新组内功率分配方案和组间时间比例分配方案。该资源分配算法实现两网络用户的公平共存。针对含单LTE宏基站多LTE-U小基站的异构网络,研究用户接纳策略设计,目的是有效利用运行在许可频段的LTE网络的传输可靠性和运行在免许可频段的LTE-U网络的负载分流能力。我们对LTE-U小基站的服务能力提出一种分析模型,来估计LTE-U小区的可用容量以及用户接入时延的期望值。再为不同区域不同信道上用户的吞吐量定义统一的效用函数,最大化该效用函数可得到最优的接纳策略,应用该策略可达到用户吞吐量大和许可/免许可信道以及不同地理区域间负载均衡的折中。我们提出一种次优算法来使得用户的接纳策略可在各区域内分布式实施,同时避免空间复杂度随着所考虑区域个数的增长而指数式上升。针对LTE-U支持物联网(Internet of things,Io T)中边缘计算的场景,研究任务的传输调度和计算调度问题,目的是提高任务计算的效率,降低任务完成的时延。我们用条件受限马尔科夫决策过程对各终端任务的本地排队、本地执行、数据传输、边缘服务器排队、边缘服务器执行等过程以及任务的调度策略进行建模。我们提出一种基于条件受限深度Q学习的算法来保障任务调度的性能,通过一个可调节的虚拟效用将有约束学习问题转换成等效的无约束学习问题,而无条件深度Q学习可在信道变化规律和任务产生规律不可知的情况下通过环境反馈学到无开销限制下的最优的任务策略。我们还对传统深度Q学习的框架进行了修改,从而提高了学习的效率和性能。