近年来,随着物联网的快速发展,物联网设备的数量呈指数型增长。面对上千亿的接入量,传统的云计算蜂窝无线网络难以满足未来网络需求,而且由于移动设备有限的计算、存储、传输等能力,实现无线网络低时延的要求面临着巨大挑战。同时受限于目前的电池技术,移动设备的能耗问题也给物联网的发展增添了不少阻碍。为此,本文主要利用设备到设备（Device-to-Device,D2D）通信辅助移动边缘计算,充分利用无线网络中空闲的移动设备的资源,研究了边缘计算网络中时延和能耗问题。研究主要工作总结如下:首先,针对边缘计算网络的时延问题,提出了蜂窝链路传输和边缘云计算并行的卸载策略,分析了完全卸载、部分卸载和D2D使能的部分卸载三种方式的时延。在完全卸载方式中,以边缘云服务器等待时延最小为原则,调整移动用户的卸载顺序,最小化系统的总时延;部分卸载方式中,在完全卸载方式的基础上,优化移动用户的任务分割比例,实现系统时延的最小化;在D2D使能的部分卸载方式中,将原问题分割为两个子问题,利用上述两种方式的计算方法,得到系统时延的最小值。仿真结果验证了理论推导的正确性,表明所提出的并行边缘卸载策略及将D2D通信引入到移动边缘计算卸载可有效降低系统时延。其次,针对边缘计算网络的能耗问题,提出了将缓存队列引入到D2D通信辅助移动边缘计算系统中的策略,分析了在卸载中加入缓存对系统能耗的影响。将系统处理任务的时间分为多个时隙,每一个时隙产生的计算任务首先进入移动用户的缓存队列,系统统筹分配任务并通过本地、边缘云和D2D设备进行计算,在此基础上分别推导了本地计算、边缘卸载和D2D卸载的能耗表达式,进而优化每个时隙系统计算的任务量得到系统能耗的最小值。仿真结果验证了理论推导的正确性,表明在移动边缘计算系统中加入缓存队列可有效降低系统能耗。