移动互联网的发展使得视频应用蓬勃兴起，在全球范围内爆炸式增长的数据流量中视频流量占据着主导地位。随着移动数据流量的增长，传统的基于云计算的移动互联网架构难以满足视频应用低时延需求，同时网络带宽消耗急剧增长。因此移动通信网络架构的中心从基站向信息和内容方向演进，移动边缘网络（Mobile Edge Network，MEN）包括移动前传网络（射频单元至分布单元之间）、移动中传网络（分布单元至集中单元之间）和移动后传网络（集中单元以上）。
　　缓存技术是移动边缘网络的关键技术之一。内容缓存机制能有效降低用户获取内容时延，并且减少网络传输带宽消耗。传统的内容缓存机制如处处缓存机制（LCE，Leave Copy Everywhere）中数据包的缓存发生在回传路径的每一个节点，将造成节点缓存内容严重冗余。移动边缘网络内容缓存机制将用户访问内容缓存在靠近用户的边缘节点处，通过增加缓存内容的多样性，不仅能有效降低用户访问时延和缓解网络带宽压力，还能增强用户数据的安全性。然而现有的移动边缘网络内容缓存机制如协作式内容缓存机制依然面临着缓存空间不足以及用户移动性无法感知等问题。为了解决上述问题，本论文从两个角度提出了两种MEN内容缓存机制，并对其性能进行分析与评价。
　　为了解决内容缓存位置以及边缘节点缓存空间不足的情况，提出一种基于内容信息年龄和流行度的缓存机制AoIPC（Age of Information and Popularity based Caching，AoIPC）。该机制利用边缘节点的通信、计算和缓存三大属性，将节点的通信能力、计算能力和缓存能力作为衡量节点重要性的评价指标，从而选择合适的边缘节点缓存用户所需内容，在缓存空间不足时将缓存节点中缓存内容的信息年龄和流行度作为参考指标进行内容替换。仿真实验表明：与处处缓存机制LCE及概率缓存机制Prob相比，AoIPC提高了边缘节点缓存内容命中率分别为12.3%和10.8%。
　　为了解决用户移动性无法感知的问题，提出一种基于用户移动性感知和节点中心性度量的内容中心移动边缘网络缓存机制UMANCC（User Mobility-Aware and Node Centrality based Caching）。该机制综合计算节点中心性、缓存空闲率以及小区内用户逗留时间。通过移动边缘网络控制器综合各边缘节点的信息，计算各边缘节点的重要性并进行优先级排序，最后根据排序结果选择合适的内容缓存节点。仿真实验结果表明：与传统缓存机制LCE及Prob相比，UMANCC有效减少用户获取内容的平均跳数高达15.9%，提高边缘节点缓存命中率至少13.7%，减少进入核心网流量高达32.1%。
　　综上所述，本论文研究了移动边缘网络内容缓存问题，提出了AoIPC机制和UMANCC机制，分别提升了移动边缘网络缓存系统中的缓存内容命中率、用户平均访问时延、用户获取内容平均跳数以及内容源节点平均接受请求次数等性能，得到的研究成果将为移动边缘网络的应用提供技术基础。