雾无线接入网络(Fog Radio Access Network,F-RAN)可以有效缓解前传链路的容量负担,能够实现较高的频谱效率和能量效率,被称为下一代移动通信网络前景候选技术。但由于缓存空间有限性和用户需求波动性,F-RAN的缓存问题面临着诸多实际挑战,缓存策略及其对系统性能指标的关联影响一直是近些年相关学者研究的重点。本文从应用场景对雾节点(Fog Access Point,F-AP)缓存实际需求出发,重点对F-AP的数据缓存策略与系统功能优化问题进行研究,主要有以下几方面:首先,对当前无线通信网络和F-RAN的背景和研究现状进行了分析,梳理了缓存命中率与系统能耗等F-RAN中比较突出的问题,确定数据缓存策略的研究内容。其次,基于应用场景的有限区域内建立了一种F-RAN数学模型。为评价F-RAN系统整体的缓存效率,在单个命中率的基础上延伸提出了平均命中比的概念,推导计算了平均命中比和传输能耗的数学函数关系式。为分析平均命中比和传输能耗之间的关系,利用单目标优化算法分别以平均命中比和传输能耗为指标对缓存策略进行了优化,研究表明高命中比的缓存存储方式传输能耗较高,低传输能耗的缓存存储方式命中比较低。针对在较高命中比的前提下如何减少数据传输能耗的实际问题,运用NSGA-II多目标优化算法对该范围内的F-AP数据存储方式进行优化,目的为得到多组全局最优解,在命中比和传输能耗之间取一个折中值,实现充分利用F-AP数据缓存利用率同时尽可能降低F-RAN能耗的平衡。最后,进行算法数据仿真研究:(1)双目标优化研究:研究分析了在相同命中比的前提下不同节点数量能耗数据差异性;比较了相近能耗的前提下不同节点数量的命中比数据;(2)与传统的数据存储方式能耗和命中比的比较研究。(3)与传统的缓存算法能耗和命中比的比较研究。结果表明:最终优化后的数据存储策略对应的命中比较优化前有了大幅的提高,传输能耗大幅度降低;相比传统的数据存储方式和缓存算法,优化后的数据存储策略对应的命中比和传输能耗都明显较优,且优化后的存储策略能有效降低F-AP的存储空间,一定程度上延长了F-AP存储设备的寿命,对有效降低F-RAN的部署维护成本有指导意义。