随着第五代移动通信（The Fifth Generation,5G）时代的到来,人们对传输速率和通信可靠性有了更高的要求,对未来无线通信生活的多样性有了更多的期待。然而在“万物互联”的时代,无线通信业务需求呈现出的巨大增长趋势导致现有的技术不足以支撑海量的通信设备,因此在发展现有通信技术的同时部署新的系统对提高通信性能有重要意义。与此同时,为缓和移动通信过程中的能量消耗与通信设备的有限电量存储之间的矛盾,采取有效措施来提高系统能量效率（Energy Efficiency,EE）成为有效的解决途径。分布式天线系统（Distributed Antenna Systems,DAS）通过将天线单元与中央处理单元分离从而减少了通信用户接入系统的平均距离,具有更高的系统能量效率,能更好地满足人们的通信要求,因此成为新一代通信网络的关键性技术之一。设备到设备（Device to Device,D2D）通信技术作为一种新兴技术,具有降低用户通信延时,提高边缘用户通信质量和系统能效的优点。D2D通信技术通过与分布式天线系统有效结合,在扩展现有网络的基础上能进一步解决了小区边缘用户通信质量差,小区信号覆盖率不够高等问题,在提高通信网络性能方面成为一种有前景的解决方案。因此本文主要针对分布式天线D2D通信系统相关问题进行研究。本文主要研究内容如下:1)研究了分布式天线D2D通信系统中资源分配的相关问题。众所周知,频谱资源十分宝贵,因此如何提高频谱利用率是人们非常关心的问题。当D2D用户接入分布式天线系统时,采用的复用通信模式具有最高的频谱利用率。然而,在系统处于满载的场景下,系统中用户之间的干扰控制则显得尤为重要。本章假设接收端和发射端都能获取到完美的信道状态信息（Channel State Information,CSI）,在保证用户正常通信需求的同时提出以最大化分布式天线D2D通信系统的能量效率为优化目标的资源分配方案。这是一个非凸非线性的组合优化问题,无法直接得到闭式解,因此本章使用先信道分配后分配功率这一思路来解决该问题。首先提出将D2D用户干扰情况映射到图中,在最小化簇内总干扰的准则下利用图论知识将D2D用户分配到合适的集合中,然后采用匈牙利匹配算法为簇内用户分配信道资源。此时,问题已经转化为一个非凸且非线性的优化问题。根据分式规划理论,首先将非凸的优化目标变换为一个等价的减的形式,然后再将其拆分为一个具有凸函数的差（Difference of Convex Function,D.C.）结构的优化问题,从而可以使用内点法获得最佳的功率分配方案,利用凹凸程序（Concave Convex Procedure,CCCP）算法获得最后的系统能效。最后仿真结果证明了提出方案的正确性。2)在实际获取信道状态信息的过程中由于种种原因导致CSI总是非完美的,因此在第四章中探讨了在基于统计信息的非完美CSI情况下分布式天线D2D通信系统能量效率的优化问题。首先将信道建模为一个基于大尺度衰落和小尺度衰落的复合信道。由于小尺度衰落信道难以准确捕捉,故将其建模为一个具有误差值,且误差信道为一个服从高斯分布的随机变量,进而推导出D2D用户接收端的信干噪比（Signal to Interference and Noise Ratio,SINR）表达式。在统计信道模型下,优化问题中的蜂窝用户最小通信质量约束是一个无限约束,这使得整个问题变得不可解。因此,首先在假设信道误差分布有界的情况下,将无限约束描述为概率约束的形式,利用Bernstein近似方法将非凸的概率约束转化为一个凸的不等式约束。但在实际情况下,信道误差分布往往是无界的。为此,进一步将结论扩展到无界域,并利用一系列近似方法将无界的分布域近似为一个有界的域,最后采用Bernstein近似方法解决约束非凸的问题。最后,使用分式规划理论,D.C.算法以及内点法获得最佳的功率分配解,仿真结果证明了所提方法的有效性和正确性。