随着互联网的快速发展以及各种新业务的不断出现,网络中的流量正在呈现出爆发式的增长,这给网络的计算、传输与存储带来了巨大挑战,为了从根本上解决这些问题,国内外研究人员展开了对下一代互联网架构的研究。内容中心网络(Content-Centric Networking,CCN)是最具有代表性的下一代网络架构,CCN的一个特征是利用网络内置缓存来提高内容的获取和传输效率。随着移动用户数量的激增以及移动互联网的快速发展,已有CCN有线网络中的缓存策略由于没有考虑用户移动性,将无法适应移动CCN网络缓存的需求,因此如何制定一种对用户移动性提供良好支持的缓存策略成为了一个核心研究问题。针对上述问题,提出了一种适用于移动CCN网络的缓存策略。该缓存策略包括两个部分,第一部分基于内容流行度的移动性缓存策略,利用半马尔科夫模型对用户移动性进行建模,并建立用户移动性与内容流行度之间的数学模型,计算加入用户移动性的内容流行度,同时采用多元线性回归模型预测出下一时间段内容的流行度,根据预测出的内容流行度列表进行内容缓存,来进一步解决由于用户移动性的加入导致缓存命中率低效的问题。第二部分基于预取操作的缓存策略把Web中预取的思想引入到了CCN中,提出了流行度列表-预取列表-拥塞控制-预取具体操作的一整套完善的预取机制,并对其中的具体预取操作进行了重点介绍及分析,来解决由于用户移动性导致请求中断带来的内容获取时延较大的问题。实验结果表明,文中提出的基于内容流行度和预取操作的移动性缓存策略能够实现对用户移动性的有效支持,能提高本地网络的缓存命中率约40%~50%,同时能够有效降低用户获取内容的时延,可以为用户提供更好的服务质量。