随着互联网应用的快速发展以及移动智能终端设备的普及,人们对无处不在的高数据速率无线通信的需求不仅给基站(BS,Base Station)带来巨大的流量负载,也造成了频谱资源紧缺、能量消耗和温室气体的增加。因此,如何有效的卸载BS的数据流量、降低通信系统的能耗、以及充分利用频谱资源成为亟待解决的问题。作为5G的关键技术之一,设备间直接通信(D2D Communications,Device-to-Device Communications)被认为是一种有效的技术手段不仅可以缓解BS压力,还可以提升频谱利用率,增加系统容量和节约终端设备能量,因而,受到业内的广泛关注。本文分别针对带内D2D通信和带外D2D通信两个场景来研究D2D通信中无线资源分配问题,探讨如何有效的使用D2D技术来提升系统性能。根据问题的特点,分别对其进行数学建模,设计资源分配算法,并通过仿真实验验证提出的资源分配方案的有效性。具体而言,本文的主要内容及创新之处在于:(1)针对带内D2D通信场景,为进一步提高蜂窝网络的频谱利用率和系统容量,提出了以最大化D2D用户总的数据速率为目标的联合子载波分配和功率分配方案。具体来说,考虑“多对多”资源复用关系,即每个D2D用户可以使用多个子载波,每个子载波可以给多个D2D用户使用的资源复用场景,首先,对联合子载波和功率分配以最大化系统中D2D用户数据速率问题进行数学建模。为了有效的求解这个混合整数非线性规划(MINLP,Mixed Integer Non-Linear Programming)问题,将其分解为子载波分配和功率分配问题,并分别设计启发式的子载波分配算法和迭代的功率分配算法解决子载波分配和功率分配子问题。仿真结果表明,所提的资源分配方案能够有效的提升系统中D2D用户的数据速率,且不影响蜂窝用户(CUE,Cellular User Equipment)的正常通信。(2)针对带内D2D通信场景,为降低蜂窝D2D网络中通信带来的巨大能量消耗,实现绿色通信,提出了以最小化系统功率消耗为目标的联合子载波分配和功率分配方案。具体而言,考虑“多对多”资源复用场景,在保证CUE和D2D用户的最小数据速率需求的同时,对联合优化子载波和功率分配以最小化系统的功率消耗问题进行数学建模。该问题是一个MINLP问题,为了有效的进行求解,将其分成子载波分配子问题和功率分配子问题。对于子载波分配问题,设计了启发式的子载波分配算法为用户分配子载波。在给定子载波分配方案后,使用连续凸近似(SCA,Successive Convex Approximation)方法将非凸的功率分配子问题转化为一系列的凸优化问题,并设计迭代的功率分配算法来求解该子问题。仿真分析表明,所提方案在保证用户正常通信的同时,能够有效的降低系统功率消耗。(3)针对中继协作接入网络(带外D2D通信场景),提出了中继用户选择和基于博弈论的资源分配方案。具体来说,首先对联合中继用户选择和资源分配以最大化系统的效用问题进行数学建模。为了降低问题的复杂度,将其划分为中继用户选择问题和频谱资源分配问题。考虑到用户之间信道条件的多样化,将终端用户与中继用户之间的匹配问题建模成最大加权二分匹配问题,并借助匈牙利算法为终端用户寻找最佳的协作中继用户。在给定用户匹配方案后,设计了两阶段的Stackelberg博弈模型来解决终端用户与中继用户之间的频谱资源分配问题。仿真结果表明,所提方案能够有效的提升终端用户的下载速率,实现终端用户与中继用户的“双赢”局面。