在业务类型方面,以内容为中心的业务(如多媒体内容传输)而非传统的以连接为中心的业务(如语音通信)占据当今和未来网络的主要流量。以内容为中心的业务呈现了多样性、集聚性和趋同性等特点,因此,若仍以传统“端到端”的方式进行通信将导致网络中严重的内容冗余传输。在网络架构方面,超密集组网被视为当今和未来网络的基石,网络将呈现密集性、随机性和异构性等特点,无线信号间干扰和有线回程瓶颈将是影响网络性能的关键因素。基于内容感知的无线缓存技术可有效利用业务内容特性,从而卸载有线回程和无线空口流量,促进信息和通信技术的深度融合。本文致力于回答如下问题:1)缓存技术到底能为随机网络带来多大性能提升,2)随机网络下缓存技术如何与传统干扰管理技术有机结合,3)如何为业务动态到达的随机网络制定普适的编码缓存和信息传输机制。本文主要研究内容和创新点归纳如下:1、针对无线随机网络高负载和内容冗余传输的问题,提出在三层异构随机网络中的以内容为中心的传输协议,分析缓存技术的流量卸载功能和网络吞吐量等性能指标。相对于以固定网络拓扑和理想假设条件为前提的关于缓存网络的研究,本文率先基于随机几何理论中的泊松点过程对无线缓存异构网络进行拓扑建模,揭示网络节点位置随机性、节点密度随机性、信道随机性、内容请求随机性等对无线缓存网络性能的影响。基于用户请求内容和连接网络层的不同,对随机网络中的用户进行分类,得到了缓存的流量卸载比例,并从用户角度分析不同类别用户的平均传输速率、平均传输中断概率。进而从网络角度分析整个异构随机网络的吞吐量增益、传输时延、最大允许负载等指标。评估一些关键系统参数,如缓存空间大小、节点密度、内容流行度等对网络性能的影响。2、针对无线随机网络的干扰管理问题,提出基于终端缓存的干扰消除机制,评估和优化所提机制的传输丢包率,并解决动态业务请求的随机网络中小区负载建模问题。相对于以流量卸载为目的缓存技术研究,本文率先提出单播传输中以终端所缓存信息为边信息并结合干扰信道状态信息进行干扰重构和消除的机制。相对于运用随机几何理论假设小区总处于满载的研究,本文考虑网络流量的动态性,分析网络中处于空载、满载、中载的小区比例,据此建立更准确的干扰模型。并分析内容放置策略、干扰信道状态信息、缓存空间大小、内容流行度、用户请求速率等对传输丢包率的影响,优化非集中式缓存网络中的内容放置策略,以兼得缓存技术的流量卸载增益和干扰消除增益。3、针对随机网络中多用户叠加传输的区内并发干扰问题,提出、分析并优化基于终端缓存的干扰消除和串行干扰消除的联合干扰消除技术,提升频谱和区域频谱效率。本文率先提出了多用户叠加编码传输中的基于终端缓存和串行干扰消除的联合干扰消除技术。从用户角度分析了平均成功传输概率,并从网络角度建立了功率分配和基站密度的优化问题,以提升网络传输的平均频谱效率和平均区域频谱效率。此外,给出了相应必要条件,以使每个用户的平均成功传输概率超过一定阙值,并在此限制条件下优化了频谱效率。同时,考虑了最大化用户最小平均传输概率的问题,以保证用户间公平性。4、针对如何将现有编码缓存技术运用到大规模动态随机网络的问题,提出、分析并优化随机网络下的组间编码缓存和多播传输机制,提升单位面积网络吞吐量。本文率先设计了大规模动态随机网络中的组间编码缓存和组间多播传输机制。从用户维度进行分组,在用户组间进行编码缓存。从信息维度对数据库进行分组,进而将动态到达的用户请求依据其所需内容所在子数据库的不同分至不同请求队列,基站在每个子信道上对不同用户组的请求队列进行组间叠加编码多播传输。建立了区内和区间干扰模型,据此分析了用户终端基于本地编码缓存信息和叠加编码多播信息成功恢复出所需内容的平均概率。并且,分析了同时进行组间和组内多播时平均成功传输概率的上下界。