由用户部署的毫微微蜂窝基站,在大幅改善室内用户通信质量的同时,也引发了同频干扰问题。由于联盟博弈和匹配策略具有算法复杂度低,适用于自组织异构网络等特点,在毫微微蜂窝网络中受到了广泛关注和应用。本文主要就这两种算法在信道资源分配方面的效果进行了研究。文章的主要内容和创新点概括如下:针对联盟博弈算法在信道分配方案中联盟策略的多样性问题,论文研究了联盟策略,包括玩家身份、玩家可尝试加入的联盟个数、玩家加入联盟的次序以及玩家加入联盟的条件等,对联盟博弈算法执行效果,包括吞吐量、计算复杂度和通信开销等方面的影响。仿真结果验证了联盟博弈算法在降低同频干扰方面的有效性,当网络中毫微微蜂窝基站密度为1个/100m2时,联盟博弈算法中的合作策略可以让毫微微用户的总吞吐量提升约37.54%。此外,仿真结果表明,已有文献提出的引入邻居联盟思想的NeighborMax算法综合表现最佳。由于门限因子决定了NeighborMax算法的执行效果,本文对不同干扰门限因子下NeighborMax算法的执行结果进行了仿真分析,并得到了最佳干扰门限设定值。此外,由于混合频谱共享模式可以更有效地利用信道资源,本文对混合频谱共享模式下,采用NeighborMax算法时,overlay共享信道的个数对毫微微蜂窝网络吞吐量的影响。仿真结果表明,当overlay共享信道个数增长超过4时,仿真环境中网络吞吐量明显提升。基于联盟博弈算法,为进一步提升毫微微蜂窝网络的信道利用率,本文提出了一种公平的、适用于联盟内信道分配的多对多匹配算法,为联盟中的毫微微蜂窝用户分配多个信道资源。仿真结果显示,与多对一匹配算法相比,本文提出的多对多匹配算法虽然增加一定量的计算复杂度和网络开销,但可以显著提升网络的信道利用率和毫微微蜂窝用户的总吞吐量。特别地,当网络中毫微微蜂窝基站个数为40,可用信道个数为41时,相对采用多对一匹配算法,采用多对多匹配算法可使得毫微微蜂窝基站平均每尝试加入一次联盟,获取的吞吐量提升约346.74%。