随着移动互联网的发展以及大数据时代的到来,在无线通信需求量剧增的研究背景下,密集分布式天线系统作为一种新的网络架构形式,有效结合了新一代5G通信中的关键物理层技术,包括频谱拓展技术、大规模MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术、新型传输波形技术、网络覆盖技术,能够有效提高系统性能。由于用户需求的无限性与资源的有限性,合理分配无线资源成为了 5G研究的热点方向之一。本文主要研究分布式天线系统下行链路中的资源调度算法,根据不同场景和准则提出几种资源分配算法并通过仿真给出了算法性能分析。首先,针对无线信道模型进行概述总结,包括路径损耗模型,阴影衰落模型以及小尺度衰落模型。对分布式天线系统(DAS,Distributed Antenna System)进行概述,包括DAS系统结构与特征,DAS信道模型以及DAS的性能评估,对DAS系统容量的简化算法进行仿真对比。最后对 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术基本原理进行介绍,并分析了 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access)系统结构与资源分配概述。其次,对分布式天线系统资源调度算法进行了研究。在定义用户优先级的基础上,提出一种基于用户服务质量保障(QoS,Quality of Service)的用户调度方法。在已知信道状态信息的情况下,根据用户的位置信息确定用户调度优先级,按照调度优先级顺序进行用户调度,根据信道增益的大小依次选择为其服务的天线单元。在每次选择完毕时,剔除不满足QoS需求的用户,保证所有用户均达到较好的传输质量。仿真表明,本章算法在保证了用户传输质量的同时,中断概率性能以及用户满意度均优于贪婪算法,保障了用户间的公平性。再次,以最大化最小的用户可达速率为目标进行资源分配,并且考虑了每个用户有不同QoS需求的情况,使用次梯度算法求解最优功率分配问题。在仿真中实现了最大化最小用户速率的目标,并将本章算法与传统的集中式天线系统(CAS,Centralized Antenna System)进行了比较,证明了算法在保障用户公平性与每个用户QoS需求的同时,降低了对发射功率的需求,具有有效性和实用性。最后,针对基于OFDM的DAS单小区下行链路无线信道的资源分配问题进行了研究。首先以系统和速率最优作为目标,在贪婪思想的基础上提出了子载波与功率分配算法。其次为了降低算法复杂度,提出一种不需要在基站集中处理功率分配的启发式算法,通过仿真证明了低复杂度的启发式算法性能接近贪婪算法,在系统容量性能指标上均优于传统算法。