随着无线通信设备的普及,无线通信应用在越来越多的领域中,人们对无线通信的传输速率、传输稳定性、信号传输时延的要求也随之提高,未来物联网领域中也会应用到大量的无线通信技术。现行的5G标准提出了许多移动通信新技术,如大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）、非正交多址接入、全双工、毫米波传输、端到端通信技术等。其中,毫米波传输技术能够有效缓解无线电波频谱资源紧张的困境,大幅提升信号传输速率。而终端直通（Device-to-Device,D2D）通信可以无需经过基站的转发,实现用户间直接通信,从而降低通信时延,提升短距离通信的传输速率。将毫米波传输与D2D通信技术相结合,可有效提升短距离通信传输速率,在体育赛事、演唱会现场等点区域有广泛应用前景,成为了5G移动通信中的关键技术之一。然而毫米波D2D通信技术在实际应用中仍然存在着大量的问题和挑战。毫米波技术虽然可以实现十几吉比特级的数据传输速率,但是毫米波信号很容易受到室内外各种障碍物的阻挡,导致通信系统稳定性较差,信号传输不稳定。已有针对毫米波系统的抗阻挡传输方法主要是通过反射路径、多基站连接和中继转发的方式进行。其中,多基站连接适用于蜂窝用户,对D2D终端直接通信系统不适用,而反射路径的方法对于室外复杂环境无法很好适应。因此,本文主要针对毫米波D2D通信系统中基于中继转发的抗阻挡问题进行研究。首先,基于阻挡特性机理分析,建立“阻挡概率-传输速率”与“中继选择-波束宽度”的联合优化调控机制。对动态障碍物阻挡问题进行建模,得到阻挡概率与传输速率的关系。其次,以最大化和效用为目标建立联合中继选择、功率及波束宽度的优化问题。通过选择合适的中继节点和波束宽度解决毫米波D2D链路由于障碍物阻挡而产生的链路中断问题,同时,对发射功率进行优化,合理配置功率资源。由于所建立的优化问题为非凸问题,为了降低求解复杂度,我们将目标问题分解两个子问题进行求解:子问题1:动态阻挡下的联合中继选择及功率优化问题。提出了基于加权最小化均方误差（Weighted Minimum Mean-Square Error,WMMSE）和二分图匹配的联合优化算法。首先,通过基于WMMSE的迭代优化算法获得每一个D2D用户对和中继节点的最优发射功率。其次,对D2D用户对和中继节点进行二分图建模,将中继匹配问题转化成以速率为权重的“一对一匹配”问题,构造一个以D2D通信对为列索引,以中继节点为行索引的二维速率矩阵,通过匈牙利算法找到该速率矩阵的最优匹配,从而选择最优的中继节点。子问题2:可降低阻挡概率的最优波束宽度优化问题。在D2D通信对以最优功率和最佳中继传输信号的基础上,对波束宽度进行优化,以降低阻挡概率的同时进一步提升系统传输速率。通过数学分析证明了波束宽度与链路速率的优化问题是拟凸问题,拟凸问题一般求解方法是通过次微分和次梯度迭代。为了降低算法复杂度,本文采用了粒子群优化算法,以波束宽度为优化变量,以链路传输速率最大化为优化目标进行迭代优化直至收敛到全局最优。最后,通过详细的仿真实验对本文提出的联合中继选择和波束优化算法进行验证。并与传统算法进行对比分析,发现本文所提算法可根据系统实际阻挡情况,合理选择最优中继进行转发,同时能够根据波束对准时长及障碍物对波束的阻挡区域大小,调整波束宽度,从而提升系统吞吐量。