随着移动互联网的蓬勃发展,多媒体业务在移动通信业务中所占比重越来越大,高效使用多媒体广播多播技术(MBMS)传输多媒体业务方面的研究成为目前的研究热点,MBMS技术通过无线资源共享可以极大缓解日益紧张的资源需求。对于MBMS资源分配算法的研究可以进一步提高多播系统资源利用率并提高多播用户的用户体验。LTE的MBMS包括单频网(MBSFN)和单小区两种传输模式,这两种传输模式有不同的应用场景,本文基于单小区模式进行资源分配算法研究。本文对LTE下行链路物理资源和资源分配框架进行了研究,剖析了LTE中MBMS的网络架构、信道支持、协议栈、传输模式和业务流程。从LTE经典的单播资源分配算法入手,对比单播资源分配算法深入分析了经典的多播资源分配算法,其中包括单速率算法和多速率算法。本文针对目前单速率资源分配算法的缺点设计了动态调制编码策略(MCS)选择方案和基于Kuhn-Munkres算法的资源分配算法;针对目前多速率分配算法的缺点改进设计了基于优先级的分层多速率MBMS资源分配算法PLRA。由于现有仿真平台无法满足仿真需求,因此设计实现了基于Python的MBMS系统级仿真平台。动态MCS选择方案对每一个多播组内的用户的平均丢包率进行策略调整,可以在保证给定丢包率阈值情况下有效提高系统吞吐量。在动态MCS选择方案基础上设计了三种单速率资源分配算法,包括D-BKM、D-IKM和D-MaxKM。D-BKM算法先采用Kuhn-Munkres算法进行最低速率保证的资源块分配,再采用最大吞吐量原则进行第二次分配;D-IKM算法利用资源块数量需求估计,在进行最低速率保证的分配中提高算法收敛速度;D-MaxKM算法是D-BKM算法的逆向,首先进行最大吞吐量原则资源块分配,再从已分配的资源块中寻找富余资源块,在富余资源块和未满足最低速率要求的多播组间使用Kuhn-Munkres算法进行分配。基于优先级的分层多速率MBMS资源分配算法PLRA分为基层分配和扩展层分配两个阶段。在基层分配时首先满足资源块需求较少的多播组,并且在选择多播组时引入公平性因子改善在系统容量不足时的速率公平性;在扩展层分配时设计一种优先级计算方式,优先将资源块分配给优先级高的多播组扩展层,优先级计算时考虑了频谱效率、吞吐量以及公平性等多种因素。基于Python语言设计和实现的MBMS系统级仿真平台可以在多种场景下验证了本文设计的算法在系统吞吐量、丢包率、速率满意度、速率公平性和频谱效率等方面的性能。仿真结果表明,第三章中设计的三种算法可以实现在保证业务最低速率的情况下使系统吞吐量有所提升,其中D-MaxKM算法在三种算法中吞吐量最大,而D-IKM算法通过资源块数量估计有效提高D-BKM算法运行效率并且D-IKM算法性能与D-BKM算法基本相当;第四章改进设计的PLRA算法在牺牲少量的频谱效率的情况下,可以有效提高分层多速率多播系统的吞吐量和公平性。