随着移动智能终端和移动互联网的日益普及,蜂窝接入网络数据流量呈爆炸式增长模式。第三代合作伙伴项目(the Third Generation Partnership Project,3GPP)提出的“多流双连接”(dual-connectivity)工作模式因其允许移动用户(mobile user,MU)同时在宏基站(macro-cell base station,mBS)和小蜂窝接入点(small-cell access point,sAP)之间进行高效的流量调度,被认为可以有效缓减蜂窝网络流量压力。然而在数据分流的过程中,一些恶意的节点可能会通过接收MU的无线信号来窃听MU的分流数据,继而引发安全泄露问题。本文我们主要研究了 MU利用双连接在给定速率需求和安全性需求下的最优资源分配问题。本文主要研究以及取得的成果如下:首先,从单MU-单sAP网络角度出发,在保障MU安全通信的前提下,设计了一种基于双连接的联合流量调度、功率分配以及带宽分配的最优数据分流方案。该最优分流方案的目的是在保障MU安全性需求和速率需求的前提下,最小化MU的总资源消耗(包括功率消耗和带宽消耗)。由于MU通信安全程度取决于流量调度和功率分配,因此所建模的联合优化问题是一个非凸优化问题,导致求解过程变得非常困难。尽管如此,我们对问题进行分层转化,将其分解成一个底层问题和顶层问题:底层问题是关于流量调度和功率分配的优化,我们将其转化为一个凸优化问题,并采用二分法进行求解;顶层问题是关于带宽分配的优化,我们将其转化为一个单调性优化问题,并采用基于单调性优化的“块逼近”算法进行求解。仿真结果表明,通过我们算法得到的结果相比由LINGO得到的结果,平均相对误差不超过0.2%,但是在求解速度上我们的算法提升了至少96%。因此我们算法的准确性和有效性得到了充分的验证。其次,基于单MU-单sAP网络场景下的最优分流方案,我们研究了多MU-多sAP网络场景,并且建模了一个分流选择问题模型。该分流选择问题在保障MUs速率需求和安全性需求的前提下,以及在sAP和mBS的带宽资源受限以及sAP的回程容量受限的情况下,最大化所有被服务的MUs的总吞吐量。尽管该问题是一个NP-Hard问题,但是首先我们对原问题中的接入选择系数进行线性松弛,接着我们设计了一种有效的启发式算法得到分流选择方案。仿真结果表明通过我们算法得到的结果相比由基于距离的启发式算法得到的结果,能够在性能上提升30%以上。最后,我们基于MATLAB GUI(Graphical User Interfaces)平台,将上述两种网络场景下提出的最优分流方案进行实现。在GUI平台上,使用者只需要输入当前的网络场景,便可得到最优分流方案。同时,我们还在GUI平台上展示了 MU速率需求和安全性需求对最优分流方案的影响。