移动用户数量的迅猛增长和多媒体服务种类的不断丰富,使得无线网络的信道容量以及回传链路的带宽资源都面临着巨大的挑战。异构蜂窝网络作为一种新兴的异构式扩容网络架构,可以解决传统宏基站覆盖盲点以及网络负载压力过大的问题。内容边缘缓存技术作为第五代移动通信系统中极具发展潜力的技术之一,通过将流行的数据内容缓存到距离用户更近的设备上,可以有效降低系统能耗,减少回程链路的传输成本和传输时延,提高系统性能。本文主要针对异构蜂窝网络场景的内容边缘缓存策略展开研究,通过设定合理的缓存策略和算法改善系统性能。首先,针对异构蜂窝网络中内容缓存技术与基站休眠技术结合研究较少、用户在重叠覆盖的小基站(Small-cell Base Station,SBS)下信道资源分配低效的问题,本文从联合内容缓存和基站休眠两种技术的角度出发,考虑了用户与基站之间达成最优关联,以最小化系统能耗为优化目标,提出了基于内容缓存和基站休眠的联合优化策略(Joint Optimization strategy of Content Caching and base station Sleeping,JOCCS),该策略根据基站休眠的情况以及基站关联用户所发出的内容请求,决定基站的内容缓存状况。同时,引入了离散量子粒子群算法(Discrete Quantum Particle Swarm Optimization,DQPSO)对问题进行求解,并为了防止求解陷入局部最优而加入了杂交概率优化DQPSO,得到杂交DQPSO算法。仿真结果表明,JOCCS可以有效降低系统能耗,且DQPSO算法可以快速收敛并在全局搜索性上表现更优。接着,为了减少基站内容缓存的冗余数据,提高缓存内容的多样性从而提升用户的体验质量(Quality of Experience,Qo E),本文从基站协作缓存及传输的角度出发,以优化用户下载内容的平均时延为目标,提出了基于时延优化的基站协作分区缓存及传输算法(Delay based Optimal Cooperative Partition Caching and Delivery algorithm,DOCPCD)。该算法基于分区缓存的思想,将缓存空间分成两部分,一部分缓存受欢迎程度较高的内容,另一部分为了提高缓存内容的多样性根据用户的请求行为缓存用户近期请求的内容,两种缓存分区实现资源互补。仿真表明,DOCPCD算法可以有效降低用户平均下载时延,并保证较高的内容缓存命中率。