随着5G的商用,移动设备数量急速增长,数据传输速率要求日渐严苛,无线网络系统性能面临着从容量、时延到能效等多重服务质量需求与技术考验。D2D通信技术作为5G的关键技术之一,因其支持近距离设备的直连通信,并能够复用蜂窝用户的频谱资源的特点,具有提高系统吞吐量、降低时延和减轻核心网络负载等优点。当D2D用户之间的通信距离较远或者信道质量较差的情况下,引入中继不仅能保证通信的完成,还能扩大系统的覆盖范围。然而,由于中继的引入会带来额外的功率消耗,如何提高终端设备的能量效率,是D2D中继选择需要解决的关键问题。因此,本文通过研究蜂窝网络中D2D中继辅助通信的资源分配问题,优化系统中D2D用户的能效。主要创新性研究工作如下:1.面向瓶颈效应的D2D两跳通信功率控制与中继选择策略:考虑到D2D系统容量会因瓶颈效应而受制于较低容量的中继链路,本文以最大化系统中总D2D用户能效为目标,在保证D2D用户和蜂窝用户服务质量(Quality of Service,QoS)的条件下,将优化问题建模为一个混合整数非线性规划(Mixed Integer Non-Linear Programing,MINLP)问题。然后,将能效优化问题转化为功率控制和中继选择2个子问题分别进行求解。针对功率控制问题,利用Dinkelbach方法和拉格朗日乘子方法分别优化D2D第一跳和第二跳链路的能效;针对中继选择问题,为了减小计算复杂度,给每个D2D用户对设定了候选中继区域,并创新性地提出了一种基于Q学习的中继选择算法。仿真结果表明,本文所提出的功率分配方案能使D2D用户总能效近似达到理想值。而与现有算法相比,本文提出的联合功率分配与中继选择策略在系统D2D总能效上获得了显著的性能提升。2.低复杂度的联合优化与资源分配算法:考虑D2D中继通信系统中功率控制、中继选择和信道分配的“三维”优化与资源分配问题,建模D2D用户“一对一”的信道资源复用模型。在此基础上,对上述通信问题进行联合研究与求解,一方面可以分析各通信环节间的制约关系,另一方面实现系统级优化。首先,在假设D2D通信第一跳链路与第二跳链路的信干噪比相等的条件下,提出一种低复杂的功率控制算法;其次,通过划分中继备选区域与减少Q学习中的状态空间,降低中继选择算法的复杂度;最后,基于功率控制和中继选择,计算出D2D用户对与蜂窝用户之间的能效值矩阵,利用匈牙利算法完成信道的分配。仿真结果表明,与现有算法相比,本文综合解决D2D中继通信的功率控制、中继选择和信道分配问题,能有效提高系统中D2D用户的能量效率。