移动通信技术的快速发展以及移动业务多样化使得有限的无线频谱资源日益短缺。利用有限的资源实现更大的系统容量和更高的频谱利用率成为了下一代移动通信技术的关键技术难点。为了支持更宽的数据传输带宽,并且充分利用离散的载波以提高频谱效率,3GPP在LTE-Advanced技术研究中提出了载波聚合(Carrier Aggregation, CA)这一概念。当LTE-Advanced系统进行载波聚合时基站会根据成分载波上信道质量及业务负载给每一个用户(User Equipment,UE)配置几个合适的成分载波。这样不仅避免了某些UE长期选择低质量载波而导致的系统性能的下降,还减少了调度负载。因此,一个合适的成分载波选择算法是提高载波聚合效率的有效手段。本论文主要对宏蜂窝网络中的成分载波选择算法进行研究。现有的基于RSRP测量的成分载波选择算法可以根据载波信道质量给新接入UE选择高质量载波,但无法保证系统中的负载均衡,从而导致总体系统性能的降低。而基于负载均衡的成分载波选择算法虽然可以实现系统负载均衡,但由于忽略了信道质量无法获得较好的系统性能。这些不同的成分载波选择方案在各个载波聚合场景下使用效果不同,但均未考虑不同载波聚合场景的具体特点。针对现有方案存在的问题,本文中在根据不同的载波聚合场景的特点,分别设计了成分载波选择策略。本文主要考虑了两种常用的载波聚合场景。场景1为相同覆盖场景,即所有成分载波在同一频带上,且提供几乎相同的覆盖。在此场景下提出了基于图着色理论的成分载波选择(Graph Coloring based CC Selection,GC-CS)算法,有效地减少了小区间干扰的影响,同时也提高整个系统的吞吐量。场景2为不同覆盖场景,即成分载波扩散在不同的频带中,且具有不同的覆盖范围。在此场景下提出了基于效率均衡的成分载波选择(Utility Balance based CC selection,UB-CS)策略,保证了系统中的负载均衡,减少了聚合复杂度,又实现了较高的系统增益。最后利用了Matlab仿真工具对提出的两种成分载波选择算法进行静态系统级仿真,仿真结果证明该算法具有较好的性能。