随着移动通信的迅速发展,人们对移动通信系统的传输速率,延迟和吞吐量提出了越来越高的要求。D2D通信技术是下一代移动通信最有前途的技术。使用D2D技术可以减轻基站的负担,提高频带利用率,并减少系统的能耗。同时,经济发展和技术进步有效地促进交通系统的发展,因此提出了智能交通系统的概念,以实现智能交通管理和智能车辆控制。首先,本文研究了车联网的研究现状和通信技术,同时,总结了基于D2D的IoV研究现状,IoV通信的资源分配算法以及IoV的仿真平台,另外,研究了基于能效最大化的D2D车联网的中继选择的问题。针对基于D2D中继选择以最大化系统能效的问题。首先,我讨论了单个中继选择的情况,并计算出了最佳中继的地理位置。然后,我考虑多中继选择的情况。进而提出了一种通过动态计算和设置阈值进行中继选择过滤的算法。如果中继节点提供的转发速率未达到阈值,由阈值计算公式可知只有大于该阈值的节点才能提高系统能效并被选择成为下一个中继节点。仿真结果表明,该算法相较于单中继算法和无阈值中继选择算法系统的能效方面的优势更大,对系统的性能提升更明显。另外,本文研究了基于D2D车联网通信的资源分配算法。针对现有的资源分配算法,提出了一种改进的基于方向的半静态+sensing资源分配算法。根据仿真结果可以看出该算法可以有效提高车辆网通信的PRR(包接收率),提高车辆用户的服务质量。