近年来,无线通信技术正向着高通信速率、高能效的新型网络架构的目标发展。然而,传统无线通信技术的主要局限在于无法调和剧增的通信速率需求和消耗殆尽的频率资源之间的矛盾。因此,有效提高资源利用率成为解决上述问题的核心思想。近年来,在学术研究领域以及运营商的商用化推广进程中,终端间直通通信技术(Device-to-Device communication, D2D)由于其在提高系统吞吐量方面的巨大潜力而成为了目前通信领域主要关注的热点技术之一。与此同时,D2D通信在降低发送功率、提高系统吞吐量、平衡网络侧信令和数据业务负载以及提升通信系统能效等方法也具有巨大的潜力。本文主要针对D2D通信的资源管理、干扰规避以及能效优化方面进行研究。提出优化算法和策略,并分析所提算法和策略带来的系统增益。文章主要涉及以下几个方面：首先,本文针对D2D用户与蜂窝用户复用资源模式,提出了一种基于自适应遗传算法(Self-adaptive Genetic Algorithm, GA)的上行资源分配策略。该策略联合优化了蜂窝用户的资源分配步骤,以及蜂窝用户与D2D用户配对复用资源步骤。系统级仿真分析表明,与其他经典的资源分配算法相比,基于GA的资源分配策略在系统吞吐量方面,平均能够获得38Mbps的吞吐量增益。其次,本文针对更贴近现实蜂窝系统的场景,即当大量D2D用户共存时如何在低功耗状态下实现资源的多重复用的场景,提出一种基于k-means聚类算法的D2D用户分簇策略,并进一步提出基于簇的非正交资源分配策略。仿真分析表明,在固定的信干噪比(Signal to Interference and Noise Ratio, SINR)约束下,本节所提出的资源多重复用策略能够有效降低终端发送功率,提升终端侧能效。最后,本文综合考虑D2D通信的上下行时隙和频率资源的联合优化场景,提出了一种基于图论着色原理的频谱资源分配,以及基于遗传算法的上下行时隙分配的联合优化策略。仿真分析表明,该联合资源优化策略所获系统吞吐量增益优于单一资源分配策略,进一步从时间维度挖掘了D2D通信在提升资源利用率上的潜能。论文最后一章对全文工作进行了总结。承接本文的研究点,论文最后也罗列了一些未来可供研究的方向。