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随着万物互联节奏的加快,各种用户终端设备(User Equipment,UE)爆发式的增长,对未来网络性能提出了更严格的要求,这也预示着需要新的技术来满足未来通信需求,而端到端(Device-to-Device,D2D)网络通信技术凭借短距离通信优势,以及在提升系统性能、减小通信时延、提高频谱与能量效率等方面的巨大潜力,成为行业研究热点。本文从博弈论的角度出发,研究D2D通信系统中资源分配问题,首先研究了复用信道资源下混合用户的功率控制问题,然后在此基础之上研究了混合用户联合资源分配问题,主要研究成果如下:1、研究D2D通信系统中功率控制问题。第一步,改进效用函数,传统能效函数仅能捕获瞬时数据流量,而无法获取特定时间段内数据流量的能效。为此,将吞吐量和终端使用时间之积作为效用函数,以终端使用时间内的吞吐量最大化为目标,并将其建模为非合作功率控制博弈(Non-cooperative Power Control Game,NPG)问题并得到其纳什均衡解。然而,理论分析表明该纳什均衡解非帕累托有效,故而引入功率线性代价函数来再次改进效用函数。最后,为了得到帕累托占优解,应用超模博弈理论研究该纳什均衡解的特性,并设计出一个低复杂度的双层迭代最优价格均衡求解算法。理论分析和仿真结果表明所提算法不仅提升系统效用值和终端使用时间,还可以保持系统公平性。2、研究D2D通信系统中联合资源分配问题。针对D2D通信系统联合资源分配中存在的基站(Base Station,BS)和用户之间同步交互复杂度高、信道分配不公平以及用户之间干扰严重等问题。以最大化联盟用户的总效用值为目标,提出了基于Shapley值一次拍卖的联合资源分配算法。其中每个D2D用户基于Shapley值一次性提交所有信道的出价,用户分配在其出价值相对较高的信道下。基于Shapley值的效用估计,可以评估用户对信道的平均边际贡献,进而将信道分配给贡献最大的用户,并提升用户联盟的总效用值、最大限度的利用信道资源和减少用户间干扰。为了进一步优化功率分配,在每个信道所组成的用户联盟中,使用帕累托占优解进行功率控制,进一步的减少干扰。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅可以减少交互复杂度、降低总发射功率、减轻用户间干扰,还可以提升用户联盟总效用值、延长终端使用时间。