全球移动数据流量的爆发式增长,其中主要是多媒体数据,导致网络中用户延迟加重,给基站到核心网的回程链路带来了严重负担。回程链路中的网络拥塞又可能会导致更严重的传输时延问题,并且降低用户体验质量(QOE,Quality of Experience)。为了支持日益增长的移动数据流量,部署基站缓存技术来减少传输时延和回程链路负载是一种较为有效的方法。基站缓存技术将访问次数较为频繁的数据缓存在距离用户更近的小基站或无线终端中,从而满足用户请求而无需增加回程链路负载。本文就是在5G异构网络的背景下,深入研究和讨论如何部署基站缓存技术从而减少系统传输时延,提高系统性能。考虑异构网络的场景,本文首先研究的是两层无线缓存网络模型下的时延性能。其中,两层缓存网络节点按照齐次泊松点过程分布部署。缓存助手(helper)层都具有缓存功能,但只有一部分用户具有缓存功能。因此总的传输时延包括三种时延,即用户终端到用户终端的时延,缓存助手到用户的时延,以及基站到用户的时延。本文根据齐次泊松点过程分布的随机统计特性,分别计算出三种不同时延发生的概率,从而求得系统的平均传输时延。通过对平均传输时延进行优化求解,提出了在该两层无线缓存网络模型下的最佳缓存配置策略。即当只有少数具有缓存功能的用户和缓存助手参与到通信网络中时,应该缓存较为流行的文件。而当有许多具有缓存功能的用户和缓存助手参与到通信网络中时,更应该考虑缓存内容的多样性,尽可能缓存更多的文件。优化问题的求解运用了凸优化差值(DC,Difference of Convex)算法,达到很好的收敛效果。建立仿真平台,比较分析,证实了最佳缓存配置策略下的系统性能优于流行度缓存策略和平均缓存策略下的系统性能。接着,本文从另一角度分析了回程链路时延已知条件下的无线缓存网络的时延性能。首先建立了基站缓存网络模型,考虑每个基站并非完整地缓存某个文件,而是缓存一定比例的文件,从而提出了与上一种缓存模型不同的用户连接策略。其中,当用户每次发出不同的请求文件时,都有一个候选基站集群相匹配。根据用户到基站的传输时延排序,依次从候选基站中选择传输时延较短的基站传输文件到用户。系统传输时延主要包括两个部分,一是用户有候选基站时的平均传输时延;二是用户没有候选基站,必须由核心网通过回程链路传输文件到基站,再由基站传输文件给用户的时延,这一部分的回程链路时延是已知的。根据这两部分时延确立了关于最小化传输时延问题的目标函数,通过对目标函数进行优化求解,提出了针对回程链路时延已知条件下的无线缓存网络的最佳缓存配置策略。优化问题的求解运用到拉格朗日松弛算法,并达到很好的收敛效果。仿真结果比对了随机完全缓存策略和公平性缓存策略,也证实了最佳缓存配置方案下的网络性能更好。