近年来,随着无线通信中频谱资源的日益紧张以及数据业务的持续增长,D2D(Device-to-Device)通信以其优异的频谱资源复用率和数据卸载能力,受到了越来越多的关注,因此也势必成为下一代移动通信网络的重要形式之一。D2D节点可以通过形成联盟来以合作的方式进行数据卸载,进而提高通信网络的吞吐量。但D2D节点联盟的构造算法尚不成熟,同时也面临着信任危机。本文首次在D2D通信中,提出了一种基于联盟博弈与社交信任的D2D节点联盟构造算法。该算法考虑基于联盟博弈的分布式D2D节点相互合作的移动数据卸载通信场景,将经过社交信任加权的节点联盟的吞吐量收益和受注水功率分配限制的节点联盟的发射功率花销的加权差值作为联盟的支付函数。根据帕累托准则调整联盟结构至最优结构以达到最大化支付函数值的目的。仿真结果表明,与进行简单D2D通信的节点集群和传统方法形成的节点联盟相比,本文所提出的算法使得D2D节点联盟在保证社交信任的同时提高了系统的吞吐量并优化了能量效率。同时,一个D2D节点为了从其他节点获取其感兴趣的数据,需要进行通信的前置工作,即D2D节点配对。在现有的D2D通信中,对D2D节点配对成功率的预测和优化的相关工作需要完善。本文利用对数几率回归建立D2D节点配对成功率预测模型,预测节点的配对成功率。同时,为了进一步提高节点的配对成功率,本文建立了关于配对成功率的组合优化问题,并提出了基于爬山算法的D2D节点配对成功率优化算法解该问题。实验结果表明:与传统方法相比,本文所提出的配对预测模型和配对成功率优化算法分别具有更高的准确率和更好的优化效果。