随着移动通信设备数的快速增长,互联网技术和通信技术的持续发展,人们对通信的服务质量(QoS)有了更高的要求。这些要求包括数据传输速率、频谱效率以及网络容量等性能,这也促进了未来5G网络中的容量增强技术的快速发展。但是,由于可用的频谱资源对于通信系统来说非常有限,寻找能够充分利用信道资源的有效途径已经成为目前的研究热点。设备对设备(D2D)通信技术有较高的频谱效率,因此被认为是解决频谱资源问题的有效方案,而且也是一种有前景的通信技术。在无线网络中基站的控制下,D2D通信可以与蜂窝用户共享资源,提高频谱效率。另外,D2D通信的引入可以减轻蜂窝网络的负载,提高系统的吞吐量和数据传输速率,降低移动终端功耗。但D2D通信的引入也会给系统带来更加严重的用户间干扰环境。因此,有效控制系统内的干扰是使得D2D通信能够发挥独特优势的前提。本文主要研究D2D用户多于蜂窝用户时的时隙资源分配问题,以及多个D2D用户复用多个蜂窝用户资源的场景下D2D用户的功率资源分配问题。首先阐述了D2D通信的关键技术,分析了庞大数量D2D用户带来的干扰问题,探讨了D2D用户的干扰图构建问题。针对D2D用户时隙资源分配,结合构建的干扰图,提出了一种基于干扰图分组的时隙资源分配(GTRAIG)算法。仿真实验表明,提出的GTRAIG算法的D2D通信满意度远高于基于未分组的时隙资源分配算法,相比于基于时分调度的资源分配算法,提出的方案满意度提高5%左右,吞吐量方面略有优势。其次论文针对现有D2D用户的功率资源分配算法分析,发现多数是考虑在多个D2D用户复用同一个蜂窝用户资源的场景,或是一个D2D用户允许复用多个蜂窝用户资源的场景,而这些场景相对而言比较简单。为了更加充分的研究D2D用户的资源分配问题,因此论文中对多对多的资源复用场景进行研究。针对多对多的资源复用场景进行系统干扰分析和问题构建,在构建的博弈论模型下提出一种基于博弈论的功率资源分配(PRAGT)方案。该方案采用代价因子对信道干扰进行调控,通过构建的博弈论模型,权衡D2D用户带来的干扰和D2D用户自身的传输速率。然后根据拉格朗日对偶分解定理将D2D用户在各个资源块上的功率分配问题,转化为拉格朗日对偶问题,再将该问题分解成多个子问题,分别考虑对每个子问题进行解决。最后根据改进的次梯度方法确定拉格朗日乘子的值,得到最终的功率分配结果。通过本文研究与仿真结果分析,验证了提出的算法在保证蜂窝用户通信质量的同时,能提高系统吞吐量,并且迭代的复杂度降低一半以上。