蜂窝系统中的D2D(device-to-device)通信被视为5G关键技术之一。在D2D通信过程中,D2D用户(DUE)通过复用蜂窝用户(CUE)的频谱资源进行直接通信,这种方式通信距离短、频带利用率高,因此可以极大地提升系统的频谱效率(频效)和能量效率(能效)。然而,由于移动设备的能量有限且频谱的复用会导致严重的用户间干扰,这使得网络中的资源分配和功率控制变得更加棘手,因此在D2D通信系统中如何通过合理的资源分配和功率优化来降低干扰、提升系统能效是十分重要的问题。另一方面,Massive MIMO(multiple-input multiple-output)技术是5G的另一关键技术之一,将D2D引入Massive MIMO系统中可以进一步地提升网络的频效和能效。然而,D2D用户的加入也会导致更加严重的信道估计干扰,因此设计合理的导频复用方案是Massive MIMO系统中D2D通信需要解决的首要问题。基于以上挑战,论文首先分析了传统单天线蜂窝系统中D2D通信能效优化问题,然后在此基础上进一步扩展到Massive MIMO系统这一特殊场景中,重点研究了 Massive MIMO-D2D网络中面向能效优化的功率控制、导频复用以及导频长度优化等问题。论文的主要贡献和创新点总结如下:1)研究了传统单天线蜂窝系统中D2D通信基于能效优化的分布式资源分配方案和功率控制算法,为Massive MIMO系统中的D2D通信能效优化奠定了良好的基础。首先,综合考虑干扰限制和能效约束,提出了一种资源分组方案。然后,基于分组方案,研究了如何在保证所有用户服务质量(QoS)需求的基础上,通过在每一个分组中进行功率控制实现整个系统能效的最大化。由于所建立的能效最大化问题是非凸的且变量众多,因此无法求解其全局最优解。针对这一点,分析并提出了一种分布式的迭代算法。最后,通过仿真验证所提算法的性能,结果表明,所提算法可以很快的收敛,系统的总能效也得到了极大的提升。2)研究了 Massive MIMO-D2D蜂窝系统中基于能效优化的导频复用方案与功率控制算法。在Massive MIMO-D2D蜂窝网络的上行数据传输过程中,尽管基站端装备大规模天线可以有效抑制D2D用户对系统中传统蜂窝用户的干扰,但是蜂窝用户对D2D用户的干扰和导频复用导致的信道估计干扰仍然非常严重。针对以上问题,首先,为了减小信道估计误差,提出了一种基于能效优化的新型导频复用方案。然后,综合考虑所有用户之间的干扰和功率消耗,在保证所有用户QoS需求的基础上,通过功率控制算法来优化每一个用户的功率以最终实现整个系统能效的最大化。最后,通过仿真验证所提方案的性能,结果表明所提导频复用方案和功率控制算法可以显著提升整个系统的能效。3)研究了 Massive MIMO-D2D网络中基于能效和频效的导频长度优化问题。首先,为了减小由导频复用导致的信道估计误差,通过最小化信道估计干扰强度,建立了导频优化与导频分配机制。然后,考虑所有用户之间的干扰,以最大化系统能效和频效为目标求解出最优导频长度。最后,通过仿真研究了导频长度与D2D用户数目关于能效和频效的关系。仿真结果表明,随着D2D用户数目的变化,最优的导频长度总是存在的,而且,与传统的完全复用和完全正交的导频复用方案相比,基于最优导频长度的导频分配方案可以极大地提升系统的能效和频效。