无线通信技术和个人移动设备的高速发展,对移动互联网业务产生了强有力的推动和促进作用,也造成了网络流量迅速增长。其中,视频流业务占据了网络流量相当大的一部分。丰富多彩的视频内容服务与先进的移动设备对各种码率视频流的支持,给用户提供了丰富的选择,同时也给视频流的传输和分发带来了极大的挑战。目前,一般采用基于云计算的DASH系统解决用户多样化的需求问题,但是该系统仍然存在一些问题:第一,基于云计算的系统将视频存储在距离用户较远的云端,这将不可避免的产生不小的用户响应时延,对于时延敏感的视频流业务造成用户体验质量的下降。第二,相同视频需要多次在核心网间传输,极大的浪费了核心网紧张的带宽资源。第三,视频存储需要巨大的存储空间,且将视频转码成多个比特率也是计算密集型任务,所以承载多个区域视频存储和转码工作的云服务器,有很大的压力。移动边缘计算与无线边缘缓存技术允许在靠近用户的边缘网络中进行视频的存储和转码工作,有助于缓解云服务器的压力,降低用户响应时延,减轻核心网的带宽压力,逐渐成为研究的热点问题。另外,众包服务的流行以及移动设备的高速发展,使得利用广大的用户基础参与转码成为可能。为了解决现有系统存在的问题,本文重点研究无线边缘网络中自适应视频流的缓存与处理技术,论文的主要内容包括:(1)提出了一种针对自适应视频流的无线边缘协作缓存与处理系统,考虑了基站的邻域问题,并且考虑实际的有线带宽,无线频谱带宽以及边缘服务器的存储与计算能力限制。将问题建模成边缘网络的网络效用最大化问题,并且通过分析证明该问题是NP-Hard。本文针对视频内容缓存提出了基于基站计算容量利用率的CCP算法,对用户的视频请求设计了启发式路由调度算法GHRS,决策用户的请求路由以及转码资源调度。在此基础上,为寻求更优解,设计了多次迭代算法。并通过大量的仿真验证我们的系统与现有的系统相比,能够明显地提高边缘网络的效用,提高缓存命中率和降低用户响应时延。(2)提出了一个无线边缘协作众包转码系统,据我们所知,该系统是第一个在边缘网络中使用众包服务进行视频转码的系统。将问题建模成拍卖模型,并针对二维竞价信息设计了激励兼容的拍卖机制,目的是最大化社会福利。针对我们的场景设计了符合经济属性的GDA算法,用以选择合适的用户参与视频转码任务。最后,通过大量的仿真证实该系统可以为边缘系统的网络效用做出比较大的贡献,且提出的GDA算法与传统的拍卖算法相比,有很大的性能提升。