随着B5G/6G技术的发展,海量无线设备的接入和大数据的产生,万物互联、智能互联已成为新一代信息技术发展的重要使能,这给传统以主机为中心的IP互联技术提出了严峻挑战,也催生了信息中心网络（Information-Centric Networking,ICN）成为未来物联网技术的重要选择。另一方面,随着微小卫星技术和运载火箭技术的快速发展,构建一个具有数百颗甚至数千颗卫星的近地轨道（Low Earth Orbit,LEO）巨型卫星星座以提供全球覆盖、低时延传输的高性能互联网接入成为现实,也使得LEO巨型卫星星座成为一种支持万物互联、智能互联的理想网络架构。基于此,融合LEO巨型卫星星座和ICN,本文提出面向物联网LEO巨型卫星星座ICN网络新概念,围绕ICN数据命名和缓存两个关键问题,开展面向物联网LEO巨型星座数据命名与缓存研究。研究内容主要包括:第一、提出面向物联网LEO巨型星座ICN网络框架。通过建立面向物联网LEO巨型星座ICN网络应用场景,分析了面向物联网LEO巨型卫星星座和星间链路特性,研究了ICN路由和缓存过程。第二、提出一种LEO巨型卫星星座数据命名机制。通过分析面向物联网的LEO巨型卫星星座ICN网络物联网数据分发需求,根据物联网业务特性,研究了ICN分层、多分量和扁平一体（ICN-HMc H）数据命名机制,命名结构包括根前缀层、任务类型层、服务类型层及网内功能和本地节点标识层;同时,通过举例,进一步分析了数据传输过程,包括信息发布、内容源获取和分块数据请求下载等。第三、提出一种基于随机森林算法的数据缓存机制。通过分析内容流行度的预测和卫星节点位置预测,根据物联网内容生命周期和新鲜度,结合节点维度和内容维度两个方面,研究了随机森林缓存（CARF）数据缓存机制,利用多维状态属性包括缓存率、替换率、流行度等和缓存黏度的对应关系,制定卫星节点和内容之间的缓存匹配规则。根据匹配规则,预测未来时刻卫星节点和内容之间的匹配关系,从而指导星座网络缓存的部署。第四、基于卫星可视化仿真软件Sa Vi和网络仿真器NS3开发了面向物联网LEO巨型星座数据命名与缓存演示仿真验证平台。平台由基础设施层、网络模型层、网络配置层和控制层组成,包括地面段地面站和空间段星座组网、卫星节点移动模型、广播信道配置、星间链路（ISL）和星地链路更新等。最后,应用开发的面向物联网LEO巨型星座仿真平台,验证了提出的数据命名方法和缓存机制性能。仿真结果表明:（1）数据命名机制与经典的IP体系结构方法相比,可实现低时延、高吞吐量,在数据传输效率上表现更优,能够提供高服务质量。（2）数据缓存机制相比于LCE、OPP、LCD和prob0.5,平均跳数、命中率和吞吐量方面明显更有效率,显著提高了缓存性能。