随着多媒体业务的兴起,移动数据爆炸式增长已然是一件不争的事实。为了缓解目前蜂窝网络的压力,D2D(Device-to-Device)通信技术由于其短距离直连通信的特点以及复用频谱资源的优势,已经广泛被应用到传统的蜂窝网络中,然而,D2D通信通常是采取复用蜂窝系统资源来提高系统的资源利用率,如何在D2D蜂窝网络中进行有效地资源分配与干扰管理依旧是困扰着研究者的核心问题之一。同时,随着网络节点密集化、随机化、复杂化组网趋势,传统的正六边型网格模型已不再适用。基于此,本文利用随机几何模型对网络节点进行建模,分别研究了认知D2D蜂窝网络及基于边缘计算D2D蜂窝网络中的干扰环境,并提出了相应的干扰管理及资源分配方案以提升网络性能。具体研究内容及主要贡献如下:首先,针对D2D蜂窝网络Underlay频谱共享场景,提出了一种基于信标门限及CSMA/CA协议相结合的认知干扰协调策略。在基于信标门限的感知阶段,认知D2D发射机通过检测控制信道上的信标信号,判断其是否能够成为备选接入D2D用户,由此可确定可共享蜂窝上行信道资源的D2D备选用户集合。为了避免备选接入D2D用户与相邻D2D用户由于随机选择子信道造成严重的共道干扰,进一步采用一种区域CSMA/CA信道竞争机制,要求所有相邻的选择同一子信道的备选接入D2D用户均以一种退避的方式来竞争当前的信道资源。将网络中节点位置均建模成不同密度的泊松点过程模型,利用随机几何方法推导了认知D2D发射机的接入概率、蜂窝用户的上行中断概率、及D2D用户的上行中断概率。仿真结果表明:所提出的干扰协调策略能够有效降低同层与跨层的干扰,从而有效提高D2D蜂窝网络中断性能。然后,针对具有边缘计算功能的D2D蜂窝网络提出了一种全新的网络性能分析框架,将假设移动用户边缘的AP(Access Point)节点与D2D节点都具备计算功能,移动用户根据相应的任务卸载模式将其计算任务卸载到AP节点或者D2D节点。在卸载过程中,为了进一步减少共道干扰,采用了一种优先信道接入策略,该策略将信道分为两部分:一部分是蜂窝链路的专用信道,而另一部分则是蜂窝链路和D2D链路的共享信道。蜂窝链路首选专用信道进行通信,仅当专用信道全部被占用时,共享信道才会被分配给蜂窝链路来使用。将边缘计算成功概率定义为移动用户成功完成任务计算并完成通信传输的概率。基于随机几何与排队论,推导出移动用户的边缘计算成功概率,该性能指标能够同时反映网络的通信性能与计算性能。仿真结果表明:与传统的随机接入方式相比,优先信道接入策略能够有效地减少跨层间的干扰,可以提升用户的通信概率,从而提升边缘计算成功概率,改善用户边缘计算质量。此外,D2D节点密度和卸载模式的距离阈值对于性能指标的影响有着重要的权衡意义。