机器对机器（Machine to Machine,M2M）通信以全机械自动化的环境为基础,通过有线或无线链路接入智能设备,使其无需人工直接干预即可互联互通,是下一代通信系统中一项很有前途的技术,广泛应用于智能电网、公共监控、智慧交通、电子医疗保健等领域。目前,M2M主要依靠传统网络进行通信,而传统网络起初是服务于人对人（Human to Human,H2H）设备通信的,又因M2M与H2H通信系统之间的特性差异,使得M2M系统上行通信时存在很多挑战。本文就基于LTE-A网络的M2M上行通信的能量效率、资源分配等问题做了一系列研究。具体工作如下:1、介绍了M2M与LTE-A的基本概念、组成结构和发展现状等理论基础知识,分析本文所研究问题相关的两种经典算法。2、研究了一种基于LTE-A的M2M上行通信能量效率与资源分配优化问题,建立了相应数学模型,将能量效率最大化作为系统目标函数,且引入调制与编码策略方案选择、LTE-A无线资源分配规则等相应约束,最终将该问题转换为一种同时具备最大化能量效率、较低传输功率损耗、最优调制与编码策略选择和资源分配的混合整数线性分式规划NP-hard问题。考虑到求解分式规划问题的复杂性,本文通过一种线性化方法将问题转换为混合整数线性规划问题。使用MATLAB搭建仿真环境,lp＿solve工具求解,将本算法与启发式能效算法、贪婪算法进行对比,结果表明本算法具有更高的能量效率、更少的带宽利用率和更低的丢包率。3、研究了一种基于LTE-A的M2M与H2H共存上行通信能量效率与资源分配优化问题。分析了低优先级延迟容忍设备、较高优先级延迟敏感设备和高优先级H2H设备共存下的网络拥堵问题。根据LTE-A上行通信协议、3GPP功率控制模型等要求,确定了系统决策变量,建立了一种以最大化能量效率为目标函数的混合整数线性分式规划问题,并采用Dinkelbach算法确定系统最优解。本文分别就普通用户设备数量渐增、机器类设备数量固定与机器类设备数量渐增、普通用户设备数量固定两种配置环境进行仿真实验,对比了两种经典算法,结果表明本算法可以提升系统能量效率、降低丢包率和带宽利用率。