随着移动通信数据业务的复杂化和多样化,移动终端的耗电量急剧增加,如何提升终端能量效率(能效),延长终端使用时间成为当前研究的热点。端到端(Device-to-Device,D2D)通信是解决该问题的一个有效途径。D2D发送端(DT)和D2D接收端(DR)之间既可以直连通信也可以借助基站转发进行通信,通信过程中既可以共用蜂窝用户(CU)的频谱也可以使用专用的频谱,针对不同通信场景选择不同的通信模式可以有效提升终端能效。如果D2D用户(DU)选择复用CU的频谱,DU和CU间会产生严重的同频干扰,需要设计有效的资源分配方案来减轻干扰、提高能效,这里的资源分配包括频谱资源分配和功率控制。另外,随着移动数据流量的增长,网络的密集化、异构化部署已经成为必然的发展趋势,将D2D通信引入异构网络可以进一步减少传输过程的能量损耗。然而,由于基站种类和数目的增多,D2D通信的模式选择和资源分配也会变得更加复杂,需要对其进行更加深入的研究。基于以上挑战,本论文首先分析了单小区蜂窝网络中D2D通信的能效优化问题,然后拓展到两层异构网络中,分别对该场景下的能效最大化方案和保证用户之间公平性的最大化最小D2D用户能效方案进行研究,论文的主要贡献和创新点总结如下:(1)研究了单小区网络中D2D的能效优化问题。在保证CU和DU最大发送功率和最小传输速率的条件下,通过模式选择、频谱分配和功率控制实现总能效最大化。由于该能效最大化问题是非凸的,为了降低求解的复杂度,将问题分两步进行求解:首先给定所有用户的发送功率,通过考虑系统中空闲频谱资源数目的影响,提出了一种启发式模式选择和频谱资源分配算法,然后根据第一步所得结果研究功率控制方案。对于不受干扰的用户,直接根据目标函数的性质和功率的取值范围确定最优功率取值,对于受干扰的用户,将其功率优化问题建模为非合作博弈问题,提出一个迭代功率优化算法来寻找功率最优点。仿真结果表明,所提算法具有很好的收敛性,可以显著提高系统能效,实现与遍历算法接近的性能。(2)研究了异构网络中D2D的能效优化问题。在满足CU和DU最大发送功率和最小传输速率的基础上,首先以DU总能效最大化为目标,提出了一套完整的模式选择、频谱资源分配和功率控制方案,将模式选择变量放在外层循环通过迭代算法进行求解,在循环内部利用分式规划和拉格朗日对偶方法求解频谱资源分配和功率控制变量。然后考虑DU之间的公平性,以最大化最小DU能效为目标,提出了一个三步的策略:第一步,给定模式选择和功率控制变量,设计了一个启发式频谱分配算法;第二步,根据第一步给定的模式选择变量和求解得到的频谱资源分配变量,运用分式规划和拉格朗日对偶方法对功率进行优化;第三步,利用前两步的结果确定模式选择方案。仿真结果表明,所提能效最大化方案中的算法收敛速度很快,并且性能逼近遍历算法所实现的最优性能;所提最大化最小能效策略,可以有效提高DU的最小能效,保证DU间的公平性。