由于网络数据流量的爆炸式增长和蜂窝网络中频谱资源的短缺,如何提升网络的吞吐量和容量已经成为了一个研究的热点。在下一代蜂窝系统(5G)中为了进一步提高数据传输的区域频谱效率,提出了密集小蜂窝网络技术,通过在宏基站(MBS)下部署更多的低功率小基站(SBS),可以提高频谱资源的复用率;另一方面,在SBS进行内容的缓存可以进一步提高链路质量和降低用户下载时延,从而提升网络容量。但是,随着SBS的部署密集增加必定会导致回程资源的短缺。通过在SBS处缓存内容来降低回程资源的消耗,用户可以从最近的SBS下载其所需的数据;若SBS中没有缓存用户所需要的数据,则需要接入MBS从核心网处下载,这将会导致消耗更多的回程资源。另一方面,无线接入资源同样非常紧缺,多个小站间协作传输是提高接入资源利用率的有效方法。然而,缓存策略可影响当前小站间的协作机会,因此,密集小蜂窝网络中缓存策略的研究是5G发展的关键问题。本文对联合多点协作传输(CoMP-JT)和干扰的分布式缓存策略、以及考虑SBS接入负载均衡的缓存策略进行了研究,论文的主要内容如下:首先,在密集小蜂窝网络中,考虑有限的接入、回程资源和SBS有限的缓存容量,针对系统的无线频谱资源消耗进行优化,提出了一种联合CoMP-JT和干扰的分布式缓存策略。本文所提出的缓存策略考虑了CoMP-JT对系统的接入、回程资源的消耗和用户成功下载数据的影响,进而影响系统的缓存策略和内容分发效率。在保证用户下载速率需求的前提下,将缓存问题转化为符合拟阵约束的次模优化问题,通过提出的算法来计算最优的缓存策略。通过仿真结果分析,相比于传统的未考虑CoMP(基于内容受欢迎度)和未考虑干扰的缓存策略,提出的联合CoMP-JT和干扰的资源最小化的小蜂窝分布式缓存算法有效地降低了系统的接入和回程资源消耗,并且保证了用户的时延和下载速率需求。随后,本文从均衡SBS的接入负载和提高系统的容量出发,尤其是当小区中用户的密度增加时,在基于联合CoMP-JT和干扰的前提下,引入了SBS接入负载优化的缓存策略。考虑SBS接入容量受限,通过接入选择因子来平衡SBS的接入负载并最大化系统的增益函数,使得系统的容量增加、资源的消耗降低。通过对系统资源消耗、平均下载速率、SBS的平均服务用户数等性能的仿真分析,证明所提出的基于SBS负载优化的联合CoMP-JT和SBS干扰的缓存策略有效地提高了系统的频谱资源利用率和系统的容量。