近年来,随着移动互联网和物联网产业的蓬勃发展、移动终端数据业务量呈现出爆炸式增长的趋势。为更好的满足增长的业务需求,超密集组网技术通过减小信号传输距离、增强频谱资源的空间复用,成为提升无线网络容量的最有效途径,然而网络密集化在增大容量的同时也存在回程链路压力大等问题。缓存技术应用而生,即利用边缘缓存技术拉近内容与用户间的距离,从而有效地减少了重复内容的传输,缓解回程压力。因此,探究在边缘化缓存对于超密集无线网络服务性能的本质影响意义重大。然而,超密集无线网络中信号的传播模型与传统蜂窝网络不同,使网络中干扰的统计特性造成本质的变化,这将大大增加在考虑超密集无线网络特点的前提下对无线缓存网络的性能分析研究的复杂度。鉴于以上原因,本文研究了在回程受限的超密集无线缓存网络中,以频谱效率和时延为出发点,分析如基站密度、缓存比例等主要影响因素对于网络性能的影响。同时对缓存策略进行了优化从而最大化网络频谱效率。主要贡献及发现如下:1.利用随机几何理论,对超密集无线缓存网络进行建模,在模型中考虑了超密集网络的特点,并在回程链路模型中加入了容量受限的条件。通过得到在多路径损耗模型下频谱效率的理论及其近似表达,定性揭示了:网络频谱效率随基站布设密度的增加将不再呈现单调递增的趋势,特别是在超密集无线缓存网络场景中,选取不恰当的缓存比例或回程获取概率都可能造成频谱效率衰减为0。2.以最大化网络频谱效率为目标,对无线网络缓存策略进行优化,超密集无线网络场景中的缓存网络性能得到了明显的提高。尤其是在基站密度与用户密度比一定的场景中,网络频谱效率随基站密度的变化趋势不再像优化前一样衰减为0,而是最终收敛到一个与当前网络用户密度无关的常数。3.为弥补频谱效率仅能分析网络服务数量的不足,从用户平均时延的角度对缓存网络传输的服务质量进行了理论研究。与其他采用随机几何理论分析平均时延的文章不同,本文在平均时延的定义上还考虑了缓存命中率对其的影响,推导出用户平均时延的闭式表达结果,并通过分析得出其随基站密度增大呈现先增大后减小的趋势,最终求解出平均时延取得极大值所对应得临界基站密度的具体表达结果。