5G研究中的三大场景中包含了大规模机器类通信,增强移动宽带和超高可靠超低时延通信。大规模机器类通信的出现表明通信已经从原有简单的人与人通信发展到人与机器通信,甚至机器与机器通信。但受限于有限的前导码资源,现有的无线接入网络无法满足大量机器类通信产生的接入需求。因此无线接入网络的资源有效分配已经成为移动网络通信的关键环节之一。为了应对这种挑战,本文研究了随机接入的特点,分析其资源瓶颈,并基于此提出基于业务分级的接入机制。本文通过分析智能电网,分别归纳了机器类通信和人类通信的特点,对此提出了通过聚类降低请求接入的用户数量的方法。其次发现机器类通信在信息传输过程中,同一机器节点存在周期信息和紧急信息的特点。基于此本文创新性的提出了对用户业务进行分类,对不同优先级的业务采用不同方式进行传输,相比于传统接入算法,本文提出的算法有效提升了用户的接入成功率,降低了接入时延。本文首先通过近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法对机器类用户进行聚类,以减少在同一时间请求接入的用户数量。本文对簇内不同优先级的业务采用不同的传输方式,对高优先级业务采用信道优先访问(Priority Channel Access,PCA)算法进行传输,对低优先级业务采用载波侦听多路访问/冲突避免(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance,CSMA/CA)进行传输,以保证高优先级业务的传输。其次,本文分析了随机接入过程中的资源瓶颈,即有限的前导码资源。本文基于资源划分的前导码资源分配策略,提出了基于业务分级的前导码资源分配策略。通过理论分析和实验,证明了本文提出的业务分级方法可以针对性的提升机器类通信中高优先级业务的接入成功率,降低其接入时延。最后基于以上研究,本文提出了对分簇后的机器类用户以及人类通信接入请求的资源划分方案。首先通过资源划分保证人类通信的接入成功率,然后对于机器类通信的高优先级业务和低优先级业务采用不同方式进行接入。对低优先级业务采用随机接入的方式进行接入,对高优先级业务采用分布式队列的方式进行接入。由于分布式队列的接入方式对前导码的需求具有随机性,因此本文提出动态分配前导码资源的方法,使高优先级业务能释放闲置前导码资源给低优先级业务进行传输,进一步提升前导码的资源利用率。最大碰撞解决队列(Collision Resolution Queue,CRQ)用于保证高优先级业务的传输,但为了平衡机器类型通信的高优先级业务和人类通信,本文提出将CRQ的数量随人类通信用户数量和机器类通信数量的高优先级业务动态变化,在用户数量较大时,将H2H用户的接入成功率提升至96.2%,高优先级业务成功率提升至97.5%。