随着以视频内容为主的新兴数据业务的不断增长,移动网络的数据流量负载越来越大,这对现有网络的容量和上下行数据速率提出了严峻挑战。为了满足日益增长的数据流量业务,一方面,在下一代网络系统内采用云无线接入网(Cloud Radio Access Network,C-RAN);另一方面,在C-RAN架构下部署边缘缓存,使用户请求的视频等数据内容可以在本地获取,有效减轻了回程链路的压力。本文主要研究基于缓存的C-RAN场景下的视频传输,从缓存放置策略和波束成形设计两个方面对网络进行优化。本文主要贡献和创新点如下:1.本文对课题的研究背景以及相关研究进行阐述。详细介绍了 C-RAN架构的特点和主要研究方向;概述了缓存分类及放置策略的研究应用,并对基于缓存的C-RAN场景下的相关研究进行介绍。2.本文提出了基于流行度的缓存放置策略和多播波束成形设计的视频传输方案。首先考虑缓存对回程消耗的影响,通过建立下行和速率最大化问题对视频传输的多播波束成形方案进行研究,将回程消耗纳入约束条件。提出连续凸近似迭代算法解决优化问题,仿真显示所提方案能有效提高系统增益。3.本文基于可扩展视频的分层缓存考虑多小区C-RAN场景下的视频缓存放置和稀疏波束成形联合优化方案。鉴于用户请求视频的差异性,基于可扩展编码的视频分层提出本文分层缓存方案。建立下行加权和速率最大化问题实现基站聚类和稀疏波束成形联合优化,不同于前述回程约束中利用固定传输速率对回程链路消耗建模,本文下行和速率将同时出现在回程约束和目标函数中。本文将目标优化问题转化为一个加权最小均方误差问题,并通过块坐标下降法获得一个局部最优解。仿真论证了所提分层缓存方案能提高缓存命中概率以及所提联合优化方案在性能增益方面的优势。