为了应对移动数据流量爆炸式增长所带来的挑战,使网络能够高效、节能、快速地处理海量信息,近年来,5G移动通信成为学术界及工业界研究热点。异构小小区网络由于其高容量、易部署、低功耗及低成本的优势,是5G中的关键技术之一。然而其也面临着干扰剧烈、负载失衡、无线回程链路受限等问题。加载缓存的异构小小区网络能有效解决上述问题。该架构能够通过内容提供商提前将内容缓存到小小区基站上,使得用户可以直接从基站上获取内容。这样可以减少无线回程链路负载,降低用户访问时延,减少能源消耗,提高网络吞吐量,最终提升用户的服务体验。在此背景下,为满足网络系统的高容量低能耗需求以及用户的QoS需求,研究如何对内容进行缓存同时如何为用户选择接入网络来获取感兴趣内容具有重要意义。本文针对上述问题进行了研究,主要工作内容如下:第一,提出一种基于内容缓存的绿色节能接入网选择方案。首先分析了基于内容缓存的异构小小区网络中影响小小区网络能耗的关键因素。其次在该场景下,对联合内容缓存放置与用户接入网选择的问题进行数学建模,在建模过程中考虑了用户的内容需求,并以系统单位时间总能耗为优化目标。最后基于量子行为粒子群优化算法提出了考虑内容缓存的绿色节能接入网选择方案。仿真结果表明,所提方案可以在保证用户内容需求的同时最小化系统能耗。第二,提出一种考虑内容缓存与低时延传输保障的用户分簇接入策略。首先在异构小小区网络中分析了与内容传输时延相关的主要问题。其次在加载缓存的异构小小区网络通信场景下,对基于内容相似度的接入网选择问题进行数学建模。所提模型优化目标为降低系统总时延,该模型基于用户请求的内容相似度对用户进行分簇,用户以簇的形式接入到服务基站中,同时基站以组播的形式为用户进行服务。最后基于图论中的最佳匹配(Kuhn-Munkras)算法提出一种考虑内容缓存与低时延传输保障的用户分簇接入策略。仿真结果表明,所提策略在尽量满足用户内容需求的同时最小化系统总时延,提高了用户体验。