随着移动互联网技术近些年来的飞速发展,用户的数据业务类型愈来愈多,由互联网产生的业务数据流量正在呈指数级增长,业务对终端处理器的计算能力和存储能力都提出了更高的要求以满足用户需求。为了解决这一瓶颈,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的概念被提出,移动边缘计算通过下沉云中心的存储和计算能力至网络边缘,在靠近无线接入网和核心网之间部署边缘计算服务,为用户业务数据提供计算和处理服务,从而可以获得较小的传输时延,并极大地减轻了核心网回程压力。同时,随着卫星通信技术的日渐成熟,卫星和地面通信网络融合将是未来移动通信的趋势。卫星通信网络服务的覆盖范围广,通信可靠等优势可以满足地面的网络部署的不足;地面通信具有传输较为稳定,时延较短,链路连续,误码低等特点,二者结合优势互补,可以满足用户对不同场合下对通信服务质量提出的更高的要求。因此,本文基于传统LTE(Long Term Evolution)网络架构,首先研究并设计一个多回程(Multi-backhaul)星地网络融合系统平台,能够实现星地融合网络的特性;接着,对结合移动边缘计算技术的多回程系统进行研究,实现了“双边缘”资源管理和业务优化;最后,进一步研究了多级边缘计算的协作缓存分配策略。论文的主要创新性工作包括:一、多回程星地融合网络平台设计与实现:本文针对欧洲电信标准化协会(ETSI)发布的移动边缘计算规范和系统架构,提出并设计了一套多回程星地融合网络平台。为了能更好地利用卫星系统的优势,以保证在应急通信下的通信可靠性,在基站与核心网回程链路之间引入卫星回程链路,以实现多回程链路资源协作管控的功能。并进一步实现卫星链路上的数据包的重定向,从远端模拟器的数据库中实时提取卫星网络回程链路的相关参数,在卫星服务器中对数据包进行实时操作处理,并对比在各种相关参数下所搭回程链路的数据包传输转发效果。二、多级边缘计算系统的研究与开发:针对传统的边缘计算节点部署的分散性和网络架构冗余性等瓶颈,本文研究了多级边缘计算的网络基本架构和实现原理,在多回程星地融合网中融合了边缘计算技术,充分利用卫星网络覆盖范围大,通信可靠等优势。首先将边缘节点服务器部署在卫星节点上,包括域名解析服务器,缓存代理服务器等核心功能,并与地面边缘节点形成协作关系。接着从边缘计算的典型应用场景分别对传统单级边缘计算和多级边缘计算进行性能测试对比,从用户请求时延、上下行速率、吞吐量等多个指标方面分析了多级边缘计算网络架构的性能优势。三、多级边缘计算系统的缓存分配策略研究:基于星地融合网络的多级边缘计算异构架构,针对用户业务需求的多样化,为缓存业务进行合理的资源分配显得尤为重要。本文提出一种基于Q学习(Q-learning)的多级边缘计算缓存分配策略,对用户请求进行有效地控制判决。首先分别获取各个回程网络当前的状态及用户请求业务的类型特点,采集建立系统状态集并设置动作集,接着根据这些信息设计收益函数,以用户的长期受益为优化目标,利用Q学习算法做出缓存分配策略,使资源分配决策更加准确,能够自适应地缓解核心网及回程链路的压力。对比随机资源分配算法等三种传统分配算法,本文所提算法能够在降低服务时延的同时提高业务下载速率,从而提升用户体验。