近年来,随着车联网和无线技术的发展,车载信息娱乐应用的不断涌现,车联网中内容需求也正以惊人的速度增长。为了满足车联网中如此高的内容需求,边缘缓存技术得到了广泛的关注。通过在网络边缘,如基站和路侧单元上部署缓存资源,在边缘节点上缓存部分流行内容以提供内容下载服务,能够有效缓解核心网络压力,减少内容请求时延。然而,由于边缘节点缓存资源有限、内容请求分布不均匀以及车辆高速移动导致网络拓扑动态变化等问题,需要为边缘节点制定有效的缓存内容放置和交付策略。因此,本文考虑了道路交通状况和用户体验的影响,对边缘节点的协作缓存策略进行了研究。首先,本文考虑了V2I通信场景下,宏基站和路侧单元的协作缓存策略。为了研究道路交通状况对缓存策略的影响,以及如何分配资源为移动车辆提供内容服务,本文建立了双时间尺度模型。大时间尺度主要考虑各区域内不同的道路交通状况,通过内容放置,使得部分内容请求能够卸载到邻居区域中,实现负载均衡,最大化下载收益和存储成本共同构成的效用函数。小时间尺度主要考虑内容请求车辆当前的请求状态,即剩余获取内容大小和剩余获取时间,通过指定连接和带宽分配决策,最大化下载收益和传输成本共同构成的效用函数。最后使用深度确定性策略梯度算法来对问题进行求解。仿真结果表明,提出的边缘协作缓存策略在系统效用,卸载流量和成功下载率等方面均有更好的表现。其次,本文考虑了V2X通信场景下,路侧单元和移动车辆的协作缓存策略。利用车辆内的缓存,不仅可以提高缓存系统的容量,还扩大了缓存的服务范围,进一步提高缓存的性能。对于车辆内的缓存,本文采用了存储中继的方案,通过中继使得车辆内缓存的内容能够保留在所考虑的区域。为了研究用户体验对缓存策略的影响,本文结合内容最大允许下载时长建立了衡量用户体验的指标。不同的内容最大获取时长对应不同的用户体验,且内容最大获取时长越大,用户便能有更大的概率从边缘成功下载完成的内容。因此,本文设计了基于路侧单元和车辆缓存的协作缓存策略,来最大化边缘成功下载率。仿真结果表明,所提策略可以有效提高边缘成功下载率。