近来,异构云无线接入网(H-CRAN)和D2D(Device to Device)通信受到了广泛关注。异构云无线接入网作为异构网络和云无线接入网这两种组网架构的融合,既充分借鉴了这两者的优点,又在一定程度上克服了这两者的缺点。D2D通信技术允许相邻的用户设备不经过基站的转发直接进行通信,由此获得的距离增益,跳数增益和复用增益,极大地提高了能量效率和频谱效率。然而,当D2D通信复用H-CRAN网络的频谱资源时,D2D用户与H-CRAN中现有的用户之间将会存在严重的干扰。这些干扰如果得不到有效抑制,将会严重地影响系统性能。当前有关D2D通信资源分配和干扰抑制的研究主要集中在没有异构接入点部署的蜂窝网络中。因此,当前的资源分配和干扰抑制方案不能很好地被应用于H-CRAN等异构网络中。为了解决上述问题,本文致力于研究融合了 D2D通信的H-CRAN中的资源分配和干扰抑制问题。本论文的内容同时也是作者参加自然科学基金项目(“基于契约的异构云无线接入网(H-CRAN)资源协同研究”,项目编号61501041)的研究成果。本文首先建立了 D2D通信复用H-CRAN上行链路频谱资源的系统模型,在进行干扰分析的基础上对子信道进行了初步筛选,并将该资源分配问题建模为了一个混合整数非线性规划问题。为了解决这一 NP-Hard问题,本文分别提出了吞吐量感知最大关联算法和信道状态感知最大关联算法,实现了D2D用户和子信道的关联。针对D2D通信复用H-CRAN下行链路资源的场景,本文基于匹配理论和联盟博弈理论将整个资源分配问题分解为了两个相关联的子问题,即具有外部性的用户和子信道匹配问题和允许用户转移的联盟形成问题。针对这两个问题,本文分别提出了约束形式的延时接受算法和联盟形成算法,并对算法的稳定性和收敛性进行了证明。本文通过大量的仿真实验,证实了所提的算法能够显著提高系统性能。