无线通信广泛影响着人们的日常生活和社会经济发展。第五代移动通信将迎来流量的上千倍增长、连接设备数量的爆炸式增长以及不断涌现的新业务与新应用。其中,提高网络吞吐,降低端到端时延成为下一代无线网络中亟需解决的关键问题。在众多关键技术中,小基站的密集部署与边缘化存储成为解决未来5G网络数据流量增长以及用户体验速率提升的有效解决方案。因此,如何高效的在超密集网络中的基站处部署缓存成为目前5G技术研究的热点课题之一。本论文从基站处业务流量变化特点出发,利用建立的基站关系网络模型,以及用户社会关系网络的特点,深入研究了蜂窝无线系统中基于关系网络的缓存策略。论文的主要工作包括:一、基于基站关系网络的缓存策略的研究,通过利用社会关系网络理论模型,构建基站关系网络模型,探索基站之间的关联关系,从而发掘更具有典型性与代表性的重要基站(Very Important Base Station,VIBS),并将其他基站为普通基站(NormalBaseStation,NBS)与独特基站(Unique Base Station,UBS)。在网络缓存总容量受限、网络回传链路总容量受限的条件下,于VIBS与UBS处存储单元进行文件缓存。理论分析该缓存策略中网络的吞吐、能效、功率消耗与平均时延等关键性能指标,通过分析基站关系属性(SocialTieFactor,STF)取值与重要基站比例的变化发现,当STF取值增加时,网络吞吐降低,当VIBS比例上升时,吞吐先升高后降低最后趋于平稳,因此存在最优的VIBS比例使得网络性能达到最优。通过仿真验证,当取得最优的STF值与VIBS比例时,该缓存策略较传统均分缓存容量的缓存策略相比,网络吞吐有近83%的提升。二、基于基站与用户联合的双层关系网络的缓存策略的研究:结合用户关系网络的特点,基于“印度餐馆模型”建立用户在内容维度上的关系与影响,基于伽玛分布建立用户在时间维度上的关系构建了用户关系网络,引入端到端(DeviceToDevice,D2D)通信,减轻基站处的负载,提高用户服务质量。在此复杂异构网络中提出一种缓存策略:在VIBS、UBS与用户终端设备处部署缓存单元,将用户请求的文件根据其他用户是否有过请求历史分类为新文件与旧文件,用户请求新文件时接入蜂窝网络,用户请求旧文件时先考虑进行D2D通信,若无法获取文件,在接入蜂窝网络获取所需文件。通过理论分析该策略下的网络的覆盖概率、吞吐、能效、功率消耗、平均时延与D2D层卸载的网络流量等性能指标随VIBS覆盖半径、D2D最大通信半径与STF取值发现,随着VIBS覆盖半径与D2D最大通信半径增加,网络吞吐分别出现先降低后平稳与先升高后平稳的趋势,且当STF取值增加时,网络吞吐先降低后升高,因此三个变量对网络性能的响可以找到最优值。通过优化VIBS的覆盖半径、D2D的最大通信半径与STF取值,可使网络性能达到最优,其中,网络吞吐得到近60%的提升。三、基于双层关系网络的智能接入缓存策略研究:由于客户端缓存容量受限、信道质量较低等因素的影响,用户接入蜂窝网络中获取所需文件比进行D2D更加可靠。因此通过定义并比较用户接入蜂窝网络与进行D2D通信情况下的影响因子来决定用户优先接入网络的方式。在网络中基站缓存容量受限、网络回传链路总容量受限的情况下,通过理论分析并仿真该智能接入缓存策略下的网络吞吐、能效、功耗与平均时延等性能指标随VIBS覆盖半径与STF取值的变化发现,当VIBS覆盖半径增大时,网络吞吐先升高后平稳,当STF门限取值增大时,网络吞吐先降低后平稳,因此存在最优的VIBS覆盖半径与STF取值,使得网络性能最优。通过优化上述变量,该缓存策略较同场景下的缓存策略中网络吞吐有16.7%的提升。