随着移动终端的日益普及和物联网规模的迅猛扩张,移动流量呈爆炸式增长,对新型网络架构的设计带来巨大挑战。本文针对第5代移动通信技术(5G)中小基站组网模式,结合移动轨迹的空域特征和时域特征,提出了一种移动感知的预缓存系统,实现了对用户请求文件的最优部署,从而使文件更接近用户,降低用户下载时延、减少回传信道上的冗余信息。系统设计的核心思路是通过大数据建立移动用户单步转移模型,并分析用户在基站中的逗留时间规律,从而完成时间相关的轨迹分析;再采用网络编码,根据终端下载速率,将文件依时间序列编码成多个段,计算出每个编码段被下载时,用户位置状态的概率分布;最后,通过建立部署问题的数学模型,完成对预缓存策略的最优化求解。系统设计的主要方法是:1.分别采用基于混合马尔科夫模型和基于条件变分自动编码器的两种方案,实现单步转移预测;2.基于幂次定律分析用户在基站覆盖范围中的逗留概率和逗留时间之间的函数关系,完成时间相关的单步转移轨迹预测;3.使用RaptorQ码将文件按照用户下载速率,编码成与时刻一一对应的多个编码段,并计算出每个编码段依概率排序的最优存储位置;4考虑小基站缓存空间等限定条件,对预缓存部署问题进行数学建模,并使用贪心算法对问题最优化求解,从而获得最优的分布式部署策略。最后,基于真实轨迹数据集搭建仿真实验环境,对预缓存系统进行可行性验证和性能测试,通过与其他三种部署策略进行实验对比,证明了本系统能够大幅度地提高文件部署的命中率、有效地实现预缓存的负载均衡。