随着智能手机、平板电脑等移动设备的快速流行,今年来无线系统中移动流量迎来了爆炸式的增长,人们开始在5G网络中思考在充分利用有限频谱资源的前提下满足巨大的网络流量增长需求。其中,D2D通信技术通过复用授权频谱实现近距离移动设备之间的通信成为了5G蜂窝网络中实现高速网络通信的关键组成部分。但尽管D2D通信可以有效提高频谱利用率、卸载流量、减少传输时延,但如何保证蜂窝用户的授权频谱得到充分利用,实现系统性能的最大化,成为了D2D通信技术中关键性研究问题之一。因此,本文基于博弈论和匹配理论方面的知识,结合真实社交网络数据,分别介绍了基于博弈论和基于社交分簇的资源分配方案,并给出了相应的理论和仿真证明。具体研究内容如下:(1)介绍了D2D资源分配方案的研究现状,通过分析指出虽然当前D2D资源分配方案中虽然考虑到了社交域特性的辅助作用,但并未与物理域中的干扰特性进行比较和思考的缺陷。然后介绍了一些基于博弈论和匹配理论的D2D资源分配设计方案,指出了这些方案的优势和不足。最后,结合当前D2D资源分配的主要结合点,明确了本文的研究方向。(2)在小型蜂窝系统场景下对系统社交域和物理域的特性进行建模,梳理并计算了系统中干扰类型,并在此基础上结合真实社交场景中节点间社交关系提出社交关系效用化的方案,将物理域的功率干扰和社交域社交效用对系统性能的影响表示为社交感知效用函数的形式,在完全信息动态博弈模型下研究社交感知效用函数是否存在纳什均衡最优解,并给出了相关证明。另外,在获取纳什均衡解集后,在匹配理论的基础上提出基于优先级的UFM匹配算法。同时,本文还与当前较为前沿的两种D2D资源分配算法进行对比,通过实验仿真从系统吞吐角度验证了本方案在提升系统传输性能方面的优势。(3)将社交关系对系统的影响描述为社交加权干扰的形式,在此基础上借鉴传染病传播模型利用用户间内容传输概率对系统内的节点进行分簇,排除高功率干扰链路对系统的影响。紧接着,结合匹配理论的思想提出基于优先级的SRM匹配算法实现D2D对和蜂窝用户的一对一匹配。在方案设计完成后,本文还与当前较为前沿的两种D2D资源分配算法进行对比,通过实验仿真从系统吞吐和传输用时两个方面验证了本方案在提升系统传输性能方面的优势。