随着智能设备的广泛应用,移动数据流量以爆发性的速度增长,导致蜂窝网络中基站的负担日益加重。为了减轻蜂窝网络的流量,D2D(Device-to-Device)通信被引入到蜂窝网络中,D2D通信不仅可以减小基站负载,还能降低传输时延,提高系统容量。新技术的引入导致蜂窝网络更加复杂,传统的维纳模型已经暴露出越来越多的问题。目前,随机几何理论被广泛应用于蜂窝网络的建模及其性能分析中,因为它能够捕获网络节点的随机性,并且具有强大的数学分析工具,便于对网络进行分析。本文主要基于随机几何理论来研究支持带内D2D通信的相关网络的性能。首先分别研究了D2D用户共享上行蜂窝资源和下行蜂窝资源两种情况下,支持带内D2D通信的网络性能。基于托马斯簇过程(TCP)建模D2D网络,基于齐次泊松点过程(HPPP)建模蜂窝网络,上行情况还考虑了功率补偿模型。另外,考虑两种选择D2D服务用户的方式:随机均匀选择方式和最近选择方式,并且给出了两种选择方式下的覆盖概率、区域频谱效率以及平均传输速率的表达式。仿真验证了理论结果的准确性,并分析了这两种选择方式下,不同参数对网络性能的影响。结果表明,最近选择方式可以显著提高网络的性能,并且得到了使整个网络性能最优的同时活动的D2D链接数。其次,针对小区热点区域形成的小单元聚类场景,以D2D用户复用下行蜂窝资源为例,研究了以集群为中心的带内D2D缓存网络的性能。D2D用户位置服从马特恩簇过程(MCP),基站的位置服从HPPP。首次给出了该场景下网络的覆盖概率和平均传输速率,并考虑内容流行度分布为Zipf分布,接收端与发射端进行一对一缓存,得到了总缓存命中率以及能耗的表达式。仿真验证了理论公式的准确性,并分析了不同内容流行度参数以及D2D分布密度对网络性能的影响。作为对比,也分析了基于TCP模型的缓存网络性能。结果表明,基于MCP模型建模小单元聚类场景下的D2D缓存网络能够改善网络性能。