随着用户对低时延业务需求的爆炸式增加以及移动设备接入量呈指数式增长,蜂窝侧的资源日趋紧张。如何处理这些业务带来的庞大数据成为移动通信亟待解决的问题。为了解决这些问题第三代移动通信伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)提出了终端直接传输技术(Device To Device,D2D)来降低基站负载压力和提高频谱利用率。同时,欧洲电信标准化协会也提出了边缘计算的概念,通过将核心网部分功能下沉到边缘网络,以此来降低传输时延。结合边缘计算中的缓存技术可以促进用户通过D2D通信进行内容共享。首先,本文介绍了D2D通信的相关概念以及典型的应用场景,并对当前的研究热点进行分析总结。特别地,对D2D结合边缘缓存中的缓存选择策略总结归纳。进一步,对内容传输过程中的资源分配策略进行了分析。然后,对缓存内容选择问题提出了带有特征感知的内容缓存策略。针对在本地网络中存在大量内容重复传输,将内容缓存在本地节点中并允许用户通过D2D通信共享内容。具体地,将边缘网络分为宏基站、微基站和用户设备三级缓存节点,其中用户设备默认缓存使用过的内容。将内容流行价值分为当前价值和未来价值,当前价值与用户特征和内容特征相关,未来价值与用户社交关系关联。微基站选择对覆盖范围内用户价值更高的内容缓存,宏基站从每个微基站中筛选共同部分进行缓存。数值结果表明,所提出的策略可以有效降低用户时延。进一步,对于内容传输过程中对蜂窝用户的同频干扰问题提出了带有特征感知的资源分配策略。首先,将资源分配问题分解为物理资源块分配与功率分配两个子问题。其次,量化业务特征和与资源分配相关的用户特征,为促进用户共享内容,这些特征决定了用户在资源分配过程中的优先权。然后,在Q学习资源分配的基础上,引入长短期记忆网络中的遗忘门来解决Q学习方法可能陷入局部最优的问题。仿真结果表明,所提出的策略有更高的传输速率和频谱利用率。