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D2D (Device-to-Device)和社交网络的结合是今后通信行业发展的热点之一D2D技术应用在蜂窝网络中具有覆盖范围广、能量消耗低、系统容量和频谱效率高的特点,是未来通信网络的关键技术之一。但是现有的D2D通信的设计和优化都是依据传统的物理环境的特点进行的,并未考虑到设备的持有者即用户所构建的社交网络的特性对其产生的影响。而社交网络中用户间存在的社交关系不仅能够影响D2D设备正常通信的概率,而且能够影响协作D2D通信中中继设备的发射功率。为了进一步提高D2D通信性能,就需要结合社交网络,对当前的D2D通信系统进行优化。本文针对D2D系统和社交网络的结合,做了三个方面的研究,包括社交网络高准确度的社区检测算法研究,基于社区的D2D系统频谱资源分配的研究和基于社交网络的D2D中继选择的研究。主要研究内容和创新点如下：1.在社交网络高准确度的社区检测算法研究中,针对社交网络中不同用户间社交关系强弱不同,本文提出了一种基于权重网络特性的社区检测算法,通过社交关系映射到多条路径中,完成社交网络向无权重网络的转变,从而达到了高准确度的社区检测。结合有关文献统计出的实际数据和深处理,对提出的算法进行测试,结果表明提出的算法检测社区的准确度更高。2.在基于社区的D2D系统频谱资源分配研究中,基于通信层和社交层双层系统模型,在社交层根据社交关系把D2D用户和蜂窝用户分配到不同的社区中,每个社区中的用户间存在较强的社交关系,从而保证D2D用户能够有效的利用蜂窝用户的频谱资源,在社区内采用基于社交网络的资源分配方案,从而提高了系统性能并且降低了算法的复杂度。从仿真结果可以看出,提出的频谱资源分配算法能够有效的提高系统的吞吐量。3.在基于社交网络的D2D中继选择研究中,提出把在线社交网络的内容分布和通信层的信道增益结合起来,得到一个高可靠性、低时延性的中继候选集。然后考虑到中继用户与源用户的社交关系,从而得出关系强度与中继设备发送功率之间的正比关系。联合以上两步,提出了一个最优化中断概率的中继选择方案。通过仿真发现,本章提出的中继选择方案能够有效的降低D2D通信的中断概率,能够提高系统吞吐量,并且进一步证明了该方案更适用于密集蜂窝网络中,能够应用于未来的复杂密集通信网络中。