在当今社会,随着智能设备的日益普及和物联网技术(Internet of things,IOT)的迅速兴起,人们的生活发生了翻天覆地的变化。但是同样地,这些高新技术也给未来的网络带来了极大的压力。它们对于传统的蜂窝网络的无线资源,例如系统容量、带宽资源以及频谱等的要求也越来越高,给传统的蜂窝网络的资源优化分配带来了巨大的挑战。为了解决庞大的数据流量对通信系统所带来的资源分配的问题,研究者研究了在缓存D2D网络中利用缓存技术和D2D传输技术来解决。在缓存D2D网络中,设备在请求视频文件时,首先它在通信范围内的终端设备请求相应的文件,而不像传统的蜂窝网络一样直接从基站下载。如果该请求文件能够在周围的终端设备里被找到,则设备与设备之间直接建立D2D通信链路来进行数据传输,这样的传输方式与传统的蜂窝通信相比具有显著的优势,在很大程度上可以减少系统的负载压力,减少信号传输所带来的延迟,有效地提升了用户体验。因此,为了提升用户的体验,实现更优化的无线资源分配,在缓存D2D网络中,我们需要尽可能地提高D2D通信成功的概率。也就是说,我们该针对视频文件研究最优的缓存策略,以及针对D2D链路分配链路资源以进行最优调度等问题进行研究。本文主要的研究工作如下:首先,对于国内外现有的工作进行了研究和总结,并把缓存D2D网络根据实际的运作过程分成了缓存阶段和传输阶段两部分。接着,对于缓存D2D网络的缓存阶段,在发射能量有限的情况下,我们以最大化网络卸载概率为目标研究了最优的文件缓存策略。我们对问题进行了建模,采用了梯度下降法对该问题进行了求解,并给出了性能分析。最后,对于缓存D2D网络的传输阶段,在满足用户的服务体验的约束下,以最大化系统吞吐量为目标进行了建模,并给出了相应算法。仿真结果说明,我们所提出的算法在系统吞吐量等性能方面有更大的优势。