为缓解移动数据爆炸式增长带来的压力,超密集网络作为新的网络架构被引入。该网络通过增加小型基站的部署密度来提高网络容量并满足用户需求,但是也导致了回程拥塞、巨大的能量消耗以及过高的成本问题。同时,边缘缓存技术作为解决移动数据急增的一种手段而备受关注,该技术可以在靠近终端用户的网络边缘处存储流行内容,从而降低用户请求内容的服务时延、网络带宽的使用以及能量的消耗等。因此将边缘缓存技术应用在超密集网络具有重要意义。本文结合考虑超密集网络的部署特征,对边缘缓存技术在超密集网络中的应用进行了深入研究。针对不同的优化目标,设计出两种高效的内容放置缓存方案。第一种方案考虑到在相隔较近的各个小型基站中,用户可能会发生频繁的来回移动;第二种方案考虑到在小型基站覆盖区域重叠的情况下,用户设备可能与多个小型基站连接。主要研究内容概括如下:针对超密集网络中用户的服务时延问题,结合小型基站的近距离部署特征和用户的移动性,本文提出一种基于移动感知的协作缓存方案。首先,以距离为依据,使用层次聚类算法对所有的小型基站实施分组,分组内的所有小型基站可以共享缓存资源。其次,将用户在各个小型基站中的移动轨迹建模为马尔可夫链。然后,以最小化用户请求文件的平均时延为目标建立内容放置缓存优化问题,并提出一种贪心算法对该问题进行求解。最后,与最流行文件缓存方案和协作缓存方案仿真分析对比,证明所提出的缓存方案在降低时延方面有较明显的性能优势。针对超密集网络中回程链路的负载问题,结合小型基站的重叠覆盖特征和最大距离可分离(Maximum Distance Separable,MDS)码的独立属性,本文提出一种基于多连接的编码缓存方案。首先,把文件拆分成片段,将片段编码为MDS编码段,再对文件的编码段进行缓存,并计算出每个文件至少编码成的编码段数量。其次,针对超密集网络场景,该方案考虑用户有可能连接至多个基站,由多个基站提供服务。然后,以最小化小型基站的平均回程率为目标建立文件编码段的放置缓存优化问题,将该优化问题整理为凸优化问题进行求解。最后,与随机放置缓存方案和最流行文件缓存方案仿真分析对比,证明所提出的缓存方案在降低回程率方面有较明显的性能优势。