随着物联网设备和可穿戴设备的普及,将这类设备连接入网并进行管理成为当前5G研究的热点,这类设备的特点是带宽受限和节能要求高。为了提升物联网设备和可穿戴设备的能量效率,降低功耗,保证低带宽设备的通信性能,3GPP(the 3rd Generation Partnership Project)展开了FeD2D(Further Enhancements to LTE Device to Device)技术的研究。FeD2D技术包括FeD2D通信技术和FeD2D发现技术。本文主要对FeD2D发现技术中的资源管理技术进行研究,包括优化发现模型和设计低功耗资源分配方案,以提高物联网设备和可穿戴设备的发现性能,降低发现过程的能耗。物联网设备和可穿戴设备仅支持受限带宽,FeD2D若使用传统的发现模型会导致发现成功率低,并增加延时和功耗。针对这一问题,本文对发现模型进行优化。发现模型包括宣布式发现模型和询问式发现模型。对于宣布式发现模型,提出将资源池分为多个窄带资源池,在多个窄带资源池发送多次的优化策略。针对询问式发现模型,提出远程UE的询问信号和中继UE的回应信号使用相同频率资源的优化策略。通过理论分析和搭建仿真平台进行仿真验证,上述优化策略可以增强发现性能。针对物联网设备和可穿戴设备的低功耗特性,为了降低用户的功耗,设计了基于用户距离的资源分配方案,该方案通过让距离较远的UE处于睡眠模式,睡眠模式下的UE不需要发送信号也不需要监听信号,可以节省功耗和频谱资源。为了保证低电量UE也能顺利接入网络,设计了基于终端能量分级的资源分配方案,通过给低电量UE分配专用资源池使得低电量UE可以快速发现中继UE顺利接入网络。