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终端直通技术(Device-to-Device,D2D)是各个设备终端之间进行端对端的直连通信。随着智能设备的普及化,现有的LTE通信系统面临着日益紧张的频谱资源的问题,但是D2D通信可以直接互联实现数据通信,不再通过基站作为中继进行通信,这样就节约了频谱资源。并且D2D技术在物联网,车联网以及基于附近服务的社交应用等应用领域有着广泛的前景,同时IMT2020已经确定D2D技术是下一代通信技术5G技术的重要组成部分。D2D通信过程分为D2D发现过程和通信传输过程,每个过程的研究主要都包括时频资源分配技术,干扰抑制,通信接入技术三方面的研究。本文重点研究D2D发现过程中的资源分配技术和干扰抑制技术。LTE架构下D2D设备发现资源分配机制包括两类:随机选择算法和贪婪选择算法。本文首先对这两类资源分配机制通过使用泊松点过程建模进行了理论分析,并指出现有的D2D设备发现资源分配算法本质上都是基于增大资源用户比,通过牺牲用户接入延迟来换取设备发现率的提升。本文根据贪婪选择算法的特性,提出通过分组的方式可有效提升资源的空间复用度和充分利用空闲资源块,从而提升每个周期的设备发现数。数值仿真证明了分组在贪婪选择算法中是切实有效的。在D2D通信与LTE蜂窝系统使用的是正交时频资源的情形下,带内跨频干扰是D2D通信影响蜂窝用户的一个主要问题。本文针对D2D发现过程抑制跨频干扰的两种基本算法基于分组的资源分配方式和基于OLPC的算法进行深入分析。基于分组的资源分配方式需要基站参与分组,分组的不恰当会影响抑制带内跨频干扰的效果并且对设备发现率有着很大的影响。基于OLPC的抑制干扰算法,因为降低D2D设备发送发现信标的发射功率,会导致设备发现数大幅度降低。针对这两个缺点,提出了基于贪婪选择的自排序的资源分配算法:基于时域分组的自排序算法和基于频域分组的自排序算法。对于基于时域分组的自排序算法,算法通过自排序功能使对基站产生干扰较大的用户自发集中到某几个子帧中,以减少影响PUCCH信道的子帧数。此算法并不需要基站参与分组,是一个完全分布式算法。对于基于频域分组的自排序算法,通过自排序功能将对基站产生干扰大的用户从频域上远离基站,配合OLPC算法,使D2D设备用户的发射功率尽可能的增大,从而减少对设备发现率的影响。仿真分析证实了本文提出的两种算法均能够很好的弥补现有的两种基础算法的缺点。