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近年以来,移动通信技术实现了爆发式的跨越发展,4G网络已经在全球主要国家大规模商用,5G的部署也已迫在眉睫。无线通信系统正在朝着多网络融合的方向前进,也将综合利用多种通信技术和接入方式以解决频谱资源短缺的问题,提高频谱利用效率和系统的通信容量。D2D(Device-to-Device)技术就是其中一个热门通信技术,它允许蜂窝网络中间距较近的移动设备不通过基站而进行直接的数据传输。D2D通信技术可以在移动网络中提供更加灵活的网络接入和通信服务,它具有数据传输速率高和网络开销低等众多优点。它可以复用蜂窝用户的频谱资源,从而极大的提高了频谱利用效率,缓解了频谱资源短缺的问题,同时也增加了通信系统的吞吐量。目前D2D通信的研究存在的问题主要有:(1)研究场景简单,多集中于最基础的D2D单跳通信和一个D2D对复用一个蜂窝用户的场景,与实际应用和需求不符;(2)中继节点的选择忽略节点的安全性和节点参与中继的意愿,难以保证链路的安全和连接成功率;(3)干扰协调算法多注重于模式选择、资源分配、功率控制的某个方面,若要获得更好的效果应该联合多个方面,共同协作。针对当前研究存在的问题,本论文提出了一个引入社交关系的D2D中继通信干扰协调算法。该算法具有以下创新点和优势:(1)在D2D通信基础架构之上融合中继技术,并在D2D中继通信中融合一个或多个D2D对复用同一蜂窝用户频谱的场景,使用分组策略进行资源分配,可进一步提高频谱利用效率,增加系统的容量和总吞吐量;(2)利用社交关系的关键特性进行中继节点选择,可显著提高通信安全性,增加连接成功率,减小中继探测成本;(3)结合中继选择、资源分配和功率控制等多个方面共同协作进行干扰协调,有效地提高了用户SINR及系统吞吐量。鉴于D2D是一种新技术,仿真平台尚不成熟,本论文基于Matlab软件开发了一个基于LTE-A的D2D通信仿真系统,并运用该系统对本论文提出的算法进行了仿真验证。结果表明,该算法与传统的算法相比,链路安全性能和连接成功率更高,且在提高用户的SINR和系统总吞吐量方面具有明显的优势。