随着移动网络应用及高速多媒体业务需求的爆炸式增长,传统单一网络接入技术已无法满足用户多样化的业务需求。为应对上述挑战,研究人员提出蜂窝异构网络架构。然而,蜂窝异构网络中大量小基站(Small Base Stations,SBS)的密集部署将给回程网络带来巨大压力。通过采用缓存技术将热门内容缓存在边缘网络,可显著缓解网络回程压力,提升网络性能。本文就蜂窝异构网络联合用户关联及内容缓存算法开展研究,具体包含以下内容:首先,在对当前蜂窝异构网络架构及特点进行概述的基础上,介绍了蜂窝异构网络的关键技术,并对蜂窝异构网络中用户关联、内容缓存、联合用户关联及内容缓存等算法进行归纳总结并强调了联合用户关联及内容缓存算法的重要性。针对具有终端直通(Device-to-Device,D2D)能力的蜂窝异构网络,本文考虑了联合SBS缓存器空间分配、用户关联及内容缓存问题并提出一种两步算法。首先,为提高缓存器空间资源利用率,本文提出一种基于破产博弈的SBS缓存器空间分配算法以获得合理的缓存器空间分配策略。基于该策略进一步提出一种联合用户关联及内容缓存算法以实现用户总服务时延最小化。通过引用麦考密克包络及拉格朗日部分松弛法将原优化问题转换,进而采用迭代算法以获得联合用户关联及内容缓存优化策略。针对支持内容缓存及基站协作的蜂窝异构网络,本文提出一种基于网络成本最小化的联合用户关联及内容缓存算法。将网络成本建模为用户总业务时延、SBS缓存器能耗及网络回程能耗的加权和,其中,SBS缓存器能耗即为用户从缓存器中获取内容对应的缓存器所产生的能耗。基于不同用户业务需求及网络资源状态,建模联合用户关联及内容缓存问题为网络成本最小化问题。为求解该问题,采用拉格朗日部分松弛法将原问题分解为两个子问题并提出一种合作分级算法,进而基于迭代算法获得联合用户关联及内容缓存优化策略。