在移动信息时代,人们对数据业务有更多的需求。这一趋势促使未来通信系统向着提升系统容量的方向改进。传统以基站为中心的组网方式在容量的提升上遇到阻力。然而未来业务本地化特征越来越明显,使得端到端通信技术(Device-to-Device,D2D)受到广泛的关注。这种技术的特点使其在复用资源通信方面具有优势。本论文针对D2D通信与蜂窝通信资源复用的无线资源管理和干扰管理技术进行研究,以最大化频谱效率为目标,评估了不同复用方案的性能以及算法的计算复杂度。研究包括以下三方面:第一,研究 D2D 通信与 MU-MIMO(Multiple Users Multiple Input Multiple Output)技术共存的场景。首先给出干扰对齐技术与最小均方误差(MinimumMean Square Error,MMSE)检测技术的设计方法,证明干扰对齐的可行性条件,以此获得用户参数配置以及编解码矩阵设计方法。之后,通过将资源分配与用户分组优化方程转化成0-1整数规划,提出两步走求解算法,并结合干扰对齐与MMSE检测各自特点,提出基于用户位置信息的资源分配方案。仿真结果表明,干扰对齐技术在干扰消除方面要优于MMSE检测技术,能够比后者获得更高的系统频谱效率。此外,多项式计算复杂度的两步走算法相比指数复杂度的穷举法有很大改善,两者性能相当。基于用户位置方案较好地兼顾系统性能与计算复杂度,在一定条件下能够获得与两步走算法相当的求解性能,但复杂度只有线性,适合实际使用。第二,研究多对D2D用户资源复用的场景,联合考虑功率控制、用户匹配与资源分配策略,同时满足蜂窝用户的服务质量。首先,写出优化方程的混合组合整数规划形式。其次,提出最优的分支定界改进算法求解离散优化部分,在求解初始可行解上比以往更快。最后,通过消除搜索空间的冗余,提出分组匹配优化算法。仿真结果表明,基于用户配对的D2D通信资源复用有助于提升系统频谱效率。所提出的算法均优于拍卖算法、贪婪算法和随机方法,计算复杂度优于穷举法。此外,非均匀资源分配方式在整体性能上优于均匀方式,但差距不大,且这优势需基于合适的算法以及更多的计算开销。第三,研究多对D2D用户与蜂窝用户复用的功率控制算法,比以往的模型多考虑所有用户的服务质量。结合模型的特点,我们提出适合不同D2D复用对数的算法。复用用户少时,在可行域交点处可以求得方程的最优解;而复用用户多时,提出一种迭代算法,它伴随着功率范围、优化结果与用户SINR相互影响,使得问题朝着满足约束的优化方向求解。结果表明,所提的算法的性能与内点法相当,但其功率控制成功概率有了很大提高,并且加快了求解速度。尽管用户服务质量要求对系统频谱效率影响不大,但它与用户复用对数一起,都对求解的成功概率有很大影响。最后总结全文工作,并展望未来研究工作。