5G通信技术的到来,将会促进多媒体技术的快速发展,无线视频业务逐渐成为移动互联网的主流业务,其将是无线数据流量爆增的主力军。面对数据流量的爆炸性增长,频谱资源的匮乏,现有的蜂窝系统已不能满足移动用户的需求。将D2D缓存技术应用到移动网络中,充分利用移动终端(Mobile Terminal,MT)的存储空间,通过设计缓存策略,在通信非高峰期间将热点文件提前缓存到移动终端中。用户在请求文件时,能够在本地缓存中直接获取或者通过D2D通信的方式从缓存有该文件且与其物理位置近邻的用户中获得,这能够大幅度地提高数据传输速率、缩短数据传输时延以及减轻基站的工作负担。目前,为了解决D2D缓存策略中用户的自私性问题,已有学者研究了激励缓存策略,通过设计奖励机制激励用户参与内容共享,然而他们在设计激励机制是忽略了用户彼此间的信任和数据存储的安全性,这可能会导致请求者拒收内容或者缓存者恶意传输不安全的内容。因此,本文提出了一种基于区块链的激励缓存策略。针对用户的移动性问题,目前存在的移动感知缓存策略,都假设用户在一次接触中就能传输完整的内容且忽略了物理链路状态会影响移动用户的通信连接,这不符合现实场景;其次,这些研究没有对用户兴趣相似性进行预测,用户在移动的过程中会偶遇与其兴趣相似的其他用户,如果能够提前知道用户的需求,这能给缓存策略的性能带来质的提升。针对以上问题,本文提出了一种联合用户兴趣和移动感知的编码缓存策略。致力于研究D2D缓存网络中内容缓存策略的优化算法,本文的具体研究内容如下:(1)提出一种基于区块链的激励缓存策略,旨在最大化系统的总利润。将区块链应用到D2D缓存网络中,以鼓励移动终端之间进行更多的内容共享。基站可以使用挖矿收益来奖励移动终端,其中挖矿的利润取决于共享数据的大小。为了最大化利润,本章制定了缓存放置问题并获得了最佳的缓存方案。最后,进一步通过研究多用户匹配进行缓存内容分享的问题,通过设计分层结构和DU-pairing算法得到Nash稳定解,进而得到在该最优匹配场景下的最优用户缓存分配策略。最后通过实验验证所提算法能够使系统总利润最大化。(2)提出了一种联合用户兴趣和移动感知的编码缓存策略,旨在最大化缓存命中率。本章从编码缓存的角度出发,提出了一种联合用户兴趣和移动感知的编码缓存策略,并将最大化缓存命中率建模为优化问题。该问题是一个NP-hard问题,随后通过证明该问题是一个单调子模态问题,最后通过贪心算法得到了近似最优解。仿真结果证明了本章所提出的缓存策略比最流行缓存策略和等概率随机缓存策略具有更大的缓存命中率。