随着移动互联网时代的到来,智能手机和平板电脑等无线终端迅速发展,在移动状态下获取实时的网络信息已经成为人们日常生活中的主要需求。这种从传统语音业务逐渐转向流媒体业务的趋势,导致了移动数据流量呈现指数级增长,同时也给移动通信技术的发展带来新的挑战。数据海啸可能很快到来,处理这些海量数据需要更高的移动带宽、更低时延的响应能力以及更强的计算能力和数据分析能力。如何提供一种全覆盖的网络服务来实现网络扩容是现在业界关注的重点。为了解决这个问题,3GPP在R10中提出了通过使用非授权频段及提高小小区密度来实现网络扩容,LTE与WiFi的融合以及超密度网络这两项技术也因此成为了5G研究中的热门话题。在下一代5G标准中开始考虑使用非授权频段来增强LTE系统的服务质量,目前非授权频段中最常使用的技术是WiFi技术。LTE技术和WiFi技术将不断融合,从而给用户带来最佳的网络体验,LTE-U、LTE-LAA、LWA和多链路TCP都是融合这两大无线技术的方案。在这种趋势下,如何保证用户随时随地连接网络,保障良好的用户体验和优秀的网络性能就显得至关重要。目前在LTE/WiFi融合网络的分流效率和干扰管理等方面都取得了一定的成果,但是考虑用户特性的相关研究还很少。本文分别对LTE/WiFi网络融合的两类方案——LWA及LTE-U/LAA的系统架构及技术特点进行概括性分析。针对LTE/WiFi混合网络中的网络特征、业务特性和用户特性,本文提出基于用户偏好的小区选择算法。通过分析网络特性,并结合用户对电量消耗、业务延迟等的需求,选择恰当的小区接入,从而增强用户的网络体验,提高用户的满意度。在下一代5G标准中实现网络扩容的另一个技术手段是提高小小区密度,即超密度网络技术。本文对超密度小区的节能方案进行了分析与探讨。目前超密度小区中小区基站开关状态自适应调整,即小区休眠已成为研究热点。然而,随着网络中业务量的急剧增加,小区的负载波动性也在增强,具体体现在小区的负载随地域和时间的变化而变化。现有的小区休眠技术方案存在复杂度较高及节能效果不明显的问题。本文提出一种基于分簇及负载预测的小区休眠机制,该方案先对当前场景内的小区进行分簇,然后对簇内小区,利用负载预测方案来确定休眠小区,从而实现了在较低复杂度下保障吞吐量,并达到能耗节约的目的。最后,本文搭建了LTE/WiFi混合网络以及LTE超密度网络的系统级仿真平台,验证了本文提出的小区选择算法及小区休眠算法的合理性和有效性。仿真结果表明,基于用户偏好特性的LTE/WiFi混合网络小区选择算法以及基于分簇和负载预测的小区休眠算法可以在网络扩容的同时保证用户的体验以及能耗的节约,进而为5G移动性管理及网络扩容提供有效的技术支持。