随着无线通信技术的不断发展,由移动互联网和智能设备驱动的无线数据服务的指数级增长加速了 5G蜂窝网络的使用。在内容方面,用户需要获取高速率和低时延的内容传输服务,超高清实时视频等业务需求使得蜂窝网络的负载进一步加重;在当前云计算、边缘计算迅速发展的时期,许多新的移动业务如移动交互游戏、人脸识别、自然语言处理和增强现实等时延敏感、需要大量计算能力的服务逐渐普及,使得用户的需求从内容服务扩展到了计算服务。D2D通信技术作为一种新的通信技术,通过设备之间进行直接通信,不仅可以帮助相邻用户之间共享内容,降低蜂窝网络的传输负载,而且随着雾计算和IoT的不断发展,还可以帮助用户终端利用周围用户闲置的计算资源,完成时延敏感型、计算要求高的移动应用的处理,避免由于云计算中心物理距离太远导致的较高时延,提高用户的服务体验。由于内容资源的共享和计算能力的共享都会消耗D2D设备的能量,为了更好地激励用户参与到D2D内容共享和计算能力共享的过程中,降低基站任务传输负载和计算任务处理时延,本文致力于研究该过程中的激励机制设计问题。对D2D内容共享问题,本论文基于微观经济学中的合同理论,对D2D内容共享的场景采用委托-代理模型进行建模,为了解决其中的信息不对称问题,引入了信号发送理论。根据用户设备的信道状况和剩余电量等因素,评估了用户的能力类型,提出了一种基于信号发送理论的激励机制方案,为不同类型的共享设备设计了最优的合同,仿真结果表明该激励机制方案能够有效地激励高类型的用户参与到D2D内容共享的过程中。对D2D计算能力共享问题,本论文通过综合考虑用户的传输能力、计算能力、剩余电量和任务总时延等因素,对提供计算能力共享的用户设备的综合能力进行了评估。通过使用信号发送理论解决了信息不对称的问题,利用合同理论设计了最优合同,优化了计算能力共享用户和系统的效用,更好地激励用户参与到计算能力共享的过程中。当多个并发计算能力共享任务需要进行任务分配时,基于二分图匹配理论中的KM匹配算法,设计了较低时间复杂度的匹配算法,得到了全局最优的任务分配方案。并且为了提高系统的稳定性和任务分配的公平性,对匹配算法进行了进一步的改进。仿真结果表明,该激励机制的设计能够有效提高用户获得的效用,更好地激励空闲用户参与到D2D计算能力共享的过程中,从而提高雾计算场景下的计算任务服务质量。