近些年，随着智能移动设备大规模的推广以及移动无线网络技术的快速发展，数据流量激增所带来的移动频谱匮乏、基站通信压力过大的问题日益凸显。传统的蜂窝网络系统已经逐渐无法满足用户对于无线网络的需求，用户迫切需要一种新型的无线通信技术来满足更高带宽、更低时延、更低消耗的需求。　　Device-to-Device(D2D)通信是一种通信用户双方不需要通过基站转发而直接进行通信的新型无线通信技术。D2D通信由于其低时延、低消耗、高频谱效率的优点，成为了未来无线网络技术的一个重要发展方向，受到了国内外学者的广泛关注。　　本文在相关工作的基础上，主要研究了蜂窝网络架构下D2D通信中的转发机制的改进和缓存策略的优化。本文的相关贡献如下:　　(1)我们提出了一种新的D2D通信模型，在此模型中建立了一种灵活的D2D通信数据转发机制。我们规定网络中的用户节点和基站的分布均服从泊松点过程，并通过数学推导得到节点间距离的概率密度函数。在数据转发机制中，用户节点将通信信道的SINR值与系统预设的阈值进行对比，并根据对比结果自主选择进行蜂窝通信或者D2D通信。考虑到目前国内外对于D2D通信的研究中多跳转发机制的相关工作较少，我们在D2D数据转发中添加了两跳中继转发的传输方式，研究多跳转发对于网络容量的影响。最后，我们推导出了这种网络架构下的加权网络容量，并通过仿真实验验证了我们提出的方案在网络容量上的表现优于传统蜂窝网络和传统D2D通信网络。　　(2)基于上述的网络架构，我们提出了一种分布式协作缓存策略。我们定义了“D2D群组”的概念，在D2D群组中的用户节点相互之间都可以通过D2D链路直接通信。我们将D2D群组中所有节点的缓存空间看作一个整体使得用户节点之间进行协作缓存，从而弥补了单个用户节点缓存空间较小的缺点。网络文件流行度的大小是系统进行文件缓存选择时的评判指标，我们通过齐普夫函数对文件流行度进行建模，优先缓存流行度大的网络文件。　　(3)目前对于D2D通信研究的相关工作都仅仅将用户看作转发单一的转发和缓存节点，忽略了用户本身的社交属性以及偏好属性。考虑到这一点，我们提出了一种基于网络用户偏好度以及文件传输时延的缓存策略。我们通过基于用户的协同过滤推荐算法得到用户偏好度，并推导出文件传输时延，将用户偏好度和文件传输时延进行归一化，得到的偏好度时延指数作为缓存选择的评判指标。