未来5G通信的发展使得越来越多的移动终端接入无线网络中，使得频谱资源的短缺问题变得严重，同时造成网络中复杂的干扰。而终端直通(Device-to-Device，D2D)技术作为一种很有发展前途的技术，可以在用户之间提供直接的通信链路，以提高频谱效率、提升系统容量等。并被3GPP等一些标准化组织纳入到协议标准演进中，具有广阔的应用前景。本书面向未来通信网络演进，介绍了D2D通信在当下结合人工智能(ArtificialIntelligence)相关技术进行信号处理、资源复用等方向的理论研究热点，提出了一系列基于传统通信手段以及AI的D2D通信解决方案。本书首先对人工智能基础理论进行介绍，进一步从物理层通信角度分析了利用深度学习、机器学习对D2D中的信道状态信息反馈和智能波束选择进行分析，接着，分析了基于经典理论的D2D部署策略，采用强化学习提高了D2D通信中的频谱接入的效率，最后探讨了利用经典算法以及基于AI中强化学习的D2D资源与功率分配方案，在介绍上述算法的过程中，本书充分比较了传统算法以及智能化算法的差异，分析了优劣性，从而致力于推动未来D2D技术的持续研究与不断发展。

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