随着LTE的商用,LTE技术有了飞速的发展。然而LTE系统在下行控制资源管理方面仍然有很多值得改善的地方。现有的LTE系统在下行控制资源的交互传输过程中,产生了大量的冗余信息和较多的UE侧处理时延,而LTE系统是一种对时延要求很高的系统,且无线资源也是非常珍贵的。因此,怎样降低UE侧的处理时延和提高系统的吞吐量成为当今研究的热点。本文主要围绕UE侧盲检机制问题,设计了聚合等级优先选择算法(Aggregate Level Priority,ALP)和搜索空间定位算法(Search Area Localization,SAL),分别从聚合等级的优先选择和资源映射两方面来降低UE侧的盲检次数,从而降低系统时延,并在SAL算法的基础上针对控制信道资源排列问题,在基站侧设计了一种资源降序排列算法(Resources Sorted descend,RSD),提高资源的利用率。ALP算法在聚合等级选择过程中,综合了先前盲检结果的聚合等级和用户上报的CQI信息,可以使UE侧快速的找到该用户的控制信息所存放的搜索空间,并且可以同时适应于信道变化小的情景和信道剧烈变化的情景。并通过仿真验证,该算法相对传统盲检算法降低了UE侧10%的盲检次数。SAL算法在查找搜索空间中用户的控制信息的映射位置上,充分利用了用户RNTI值的唯一性,将每个用户的RNTI mod N的结果作为用户在搜索空间内的具体位置,这样可以利用用户的RNTI值快速定位用户在不同搜索空间的具体位置,减小了用户PDCCH的盲检次数,从而减小了系统的时延。并通过仿真验证,该算法相对传统盲检算法降低了UE侧10%的盲检次数。RSD算法在资源排列过程方面,把不同的控制信息按照控制信息的大小降序排列,从而省去了其中的冗余信息,从而使更多的资源可以传输数据业务。并针对该排列方案,用SAL算法的思想进行资源映射,这样不仅提高了系统的吞吐量,而且降低了时延。经仿真验证,RSD算法可以使无线子帧控制区域减少1-2个OFDM码,而使数据部分多1-2个OFDM码进行数据的传输,经计算,该算法可以使系统吞吐量提升7%到14%,且在UE侧盲方面相对传统盲检降低了10%的次数。基于本文以上的研究,对LTE下行控制资源的排列以及UE侧的盲检有了很大的改善作用,对LTE下行控制信息管理的研究也有一定的借鉴意义。