近年来,随着短距离社交通信、可穿戴设备和车联网等技术的快速发展,人们对传统蜂窝网络的时延、传输速率及系统容量等方面提出了更高的要求。因此,3GPP为LTE-A系统引入了D2D通信技术,以应对快速增长的需求,D2D通信的资源分配是目前的研究重点之一。当前对于D2D通信资源分配的研究大多是在频谱资源与D2D用户设备间一对一或一对多的复用方式上进行的,但当系统中D2D用户数量较多或对吞吐率需求较高时,一对一或一对多复用无法充分满足系统需求。针对该问题本文主要从以下几个方面进行研究:为了降低用户间的干扰同时提升系统吞吐量,提出一种基于超图的D2D资源分配方案。首先,为了避免距离相近的用户间复用相同的频谱资源,利用超图对系统中的用户进行分簇;然后使用一种两阶段资源分配方案,在保证蜂窝用户服务质量的同时,使得一个蜂窝用户的频谱资源可以分配给多个D2D用户,并且允许一个D2D用户占用多个蜂窝用户的频谱资源。仿真结果表明,所提算法可以在保证蜂窝用户速率的同时,有效提升系统吞吐量。D2D通信的资源分配多是基于贪心算法的思想设计的,而贪心算法虽然计算复杂度较小,但却容易陷入局部最优解,针对该问题,提出一种基于遗传算法的D2D资源分配方案。首先根据系统中的干扰状况构建干扰模型,并定义匹配约束矩阵及干扰矩阵,然后通过遗传算法的选择、交叉、变异、基因修正及精英保留过程,迭代选择出最优的匹配矩阵。仿真结果表明,所提算法相比基于贪心算法的资源分配方案,对系统吞吐量有较大提升。由于允许D2D用户设备与频谱资源间的多对多复用,各个D2D用户的信道质量不同会导致用户分配到不同数量的频谱资源。为了保证资源分配过程中的公平性,提出一种保证用户满意度的资源分配方案,引入D2D用户的满意度因子,以最大化系统的加权和速率为目标,通过烟花算法对所求问题迭代求解。仿真结果表明,所提算法在提升系统吞吐量的同时,保证了D2D用户的满意度。