近些年,随着移动互联网的飞速发展,智能手机、平板电脑等各种移动终端设备已经广泛深入到人们的生活当中。由于海量移动终端设备的接入,使得每年的通信数据量指数级地增长,因此网络运营商不得不显著提高网络容量。提高网络容量和覆盖范围的解决方案之一就是部署异构网络(Het Net),异构网络在宏基站(MBS)覆盖范围内密集部署短距离、低功率的小基站(SBS),为用户设备(UE)提供更近、更高质量的通信,其中小基站包括微基站、微微基站、家庭基站、无线WIFI接入点和中继站等。基站协作,被视为有效减轻由密集小基站引起的额外小区间干扰的解决方案之一,可以提高异构网络的网络性能,但它也对回程提出了重大挑战,而小基站缓存被认为是减轻异构网络中回程链路负载的有效方法。本文在下行链路大规模异构网络中,同时考虑了小基站协作与小基站缓存。主要研究内容及贡献如下。考虑在大规模异构无线网络中采用随机缓存策略,提出了两种基于随机缓存的基站协作方案。并为每种协作方案推导了用户请求文件的成功传输概率(即用户能够成功接收其所请求文件的概率)的解析表达式。对于每一种协作方案,进一步考虑了成功传输概率最大化的问题以获得最优随机缓存策略。由于两个方案中的优化问题均是复杂的非凸问题,通过探索其最优解的一些性质,得到了一般情况下的局部最优解,以及某些特殊情况下的全局最优解。仿真结果表明,在两种基站协作场景下,同其它缓存策略(如最大流行度缓存、独立同分布缓存和均匀缓存等)相比,本文提出的最优随机缓存策略在有效缓解回传链路负载压力的同时还能为移动用户提供尽可能好的服务质量。为了反映用户的移动性对随机缓存设计的影响,本文考虑了用户高速移动和静止两种特殊的移动场景,并在给定最大传输时延的情况下,分析和优化了两种移动场景下用户请求文件的成功传输概率。具体来说,在每一种移动场景下,推导了成功传输概率的闭合表达式。随后,在每一种场景下研究了成功传输概率最大化问题。考虑到问题的非凸性,通过充分挖掘优化问题的结构特点,在高速移动场景下,获得了半解析形式的全局最优解,在静止场景下,开发了一种低复杂度的迭代算法并获得了问题的局部最优解。