终端直通(Device-to-Device,D2D)网络是未来无线通信通信关键技术之一,可以减轻基站负担,此外,社会网络与D2D网络有效融合能提高用户的通信效用,而社会网络的建模是研究社会物理网络的基础。为此,论文以社会网络为背景,从视频流传输的速率和数据包传递的成功率度出发,重点研究基于社会网络视频协作传输和社会网络的动态演化问题。具体研究内容如下:1.针对用户个体差异导致协作意愿的差异性以及视频组播速率受限于信道质量最差用户导致视频流品质低的问题,建立了一种结合用户间社会关系以及物理关系的D2D协作视频传输模型,并在该模型下运用基于稳定匹配的视频传输算法。利用权重因子反映用户不同属性的重要性并结合物理距离建立用户间动态的社会关系,考虑社会关系和无线传播环境推导出单播吞吐量和时延,并设计不同用户协作的效用函数生成偏好信息,通过自主协商形式形成稳定的协作传输方案,此外,证明了算法对D2D对来说是稳定并且弱帕累托最优的。仿真结果表明:考虑社会属性能提高D2D通信性能,算法性能相比传统协作方案性能降低计算复杂度,提高吞吐量。2.针对在D2D视频协作传输过程中社会网络中影响社会个体间社会关系因素多,引起交互过程具有天然的动态性问题,基于布朗运动理论建立了社会个体间随时间变化的社会关系强度的动力学随机变量模型,并利用前一时刻的观测数据历史来估计隐含参数。采用具有时变漂移系数的一般非线性随机过程来表征社会关系变化过程的动力学过程,此外,构造了社会关系的状态空间模型,利用卡尔曼滤波对关键的不可观测漂移参数进行实时更新,采用了期望最大化算法和卡尔曼滤波相结合的方法同时递归地更新状态空间模型中的隐藏状态和其它参数。仿真结果表明:建立的模型能预测社会关系的变化趋势。