随着无线通信技术的逐步发展,人们对于移动终端通信能力的需求不断提高,无线资源日益紧张,且移动通信服务的运营成本也在不断增长。为解决这些问题,移动通信网络架构不断革新。研究表明,通过布设大量低能耗、低造价的小基站,可以用相对宏基站更低的成本提高系统容量及频谱利用率。不过,小基站的密集部署也带来了更严重的基站间干扰,需要更合理的资源分配方式解决该问题。另外,在当今的移动通信服务中,以多媒体为主的数据业务已经取代语音成为最主要业务,而用户对于视频、资讯等数据业务的请求多集中于少数热点内容,针对这种多次重复传输同样内容的特性,在接入网处进行缓存的策略也被越来越多的提及。对于带有缓存的接入网来说,也需要通过更好的资源分配方式充分发挥网络中缓存的优越性。本文即针对带有缓存的小蜂窝网络中的资源分配问题展开研究,针对不同场景及不同控制类型,提出了三种资源分配算法。首先,论文介绍了移动网络架构的发展历程及接入网的发展方向,并介绍了本文所考虑的基于云的带有缓存的小蜂窝网络。然后,在这种网络架构下,针对集中控制的方式,提出了一种由集中控制器对各小基站资源进行集中式分配的方法。该算法分为两步,首先根据用户和小基站之间的距离及小基站缓存内容和用户请求内容是否匹配确定各小基站的接入用户,尽量使接入用户的内容来自于缓存。然后利用一种改进后的进化算法对各个用户的功率进行分配。仿真实验结果表明,所提出的资源分配算法能够有效地提高系统的吞吐量。之后,针对类似的网络架构考虑一种网络中信息无法完全获知情况下的混合式控制的资源分配方法。在该场景下,网络使用混合式的控制方式,各小基站在集中控制器的协调下进行半分布式的资源分配。在该算法中,将最大化系统吞吐量问题建模为博弈问题,并使用强化学习的方法进行求解。最后,在之前算法的基础上,本文结合用户移动性对资源分配性能进行分析,并提出一种结合用户移动性的资源分配方式,尽量使得每个用户所获得的内容都尽量来自于小基站的缓存。仿真实验结果表明,该算法可以有效的提升系统吞吐量及能量效率等指标。