1.基于雾无线接入网中内容缓存和用户‑基站关联的方法，其特征在于，包括步骤：S1.建立系统模型，得到用户文件请求服务时延以及获取文件后的用户效用；

S2.根据得到的用户文件请求服务时延以及获取文件后的用户效用计算用户效率，并根据计算得到的用户效率建立内容缓存和用户‑基站关联的联合优化模型；

S3.根据建立的内容缓存和用户‑基站关联的联合优化模型求解基站最佳的内容缓存方案，得到基站最佳的内容缓存方案，并根据得到的内容缓存方案求解用户‑基站之间的关联匹配问题，得到内容缓存和用户‑基站关联的优化算法；

S4.根据得到的内容缓存和用户‑基站关联的优化算法求解原优化问题；

步骤S1中得到用户文件请求服务时延，具体为：发送侧的目标信号与干扰噪声比为 其中Pt是BS Am的平均传输功率，PI是干扰功率，N0是白噪声的功率谱密度，B是系统总带宽；数据文件的传输速率表示为：其中hkm表示用户uk和BS Am之间的信道系数，xmn是缓存变量，lkm是关联变量；

令Dknm表示用户uk将文件fn从内容服务器下载到关联BS Am的额外延迟，所以用户uk请求文件fn的服务时延Dnk表示如下：其中，BS表示基站；基站BS的集合表示为A＝{A1,A2,…,Am,…,ANM}； 表示为用户uk提供服务的BS集合； 表示BS Am服务覆盖范围内的用户集合；文件集表示为F＝{f1,f2,…,fn,…fNN}，|fn|表示文件fn的大小；Pnk表示文件的流行度；

步骤S1中获取文件后的用户效用，具体为：

设AnPnk表示用户uk获取到文件fn的收益，其中An是一个标量，用户uk获取到文件fn的用户效用表示为：其中， 表示BS Am单位内存的缓存价格；Bn表示缓存价格在总成本中重要性的权重因子；dkm表示用户uk和BS Am之间的距离；Lm表示BS Am的单位距离传输价格；Dmc表示BS Am与云端之间的距离；Lc表示云端的单位距离传输价格；

步骤S2中计算用户效率，表示为：

其中，ηnk表示用户uk获取文件fn的用户效率；

步骤S2中建立内容缓存和用户‑基站关联的联合优化模型，表示为：xmn,lkm∈{0,1}                   (5.4)其中，Qm是缓存容量，公式(5.1)表示BS的缓存容量约束，即每个BS缓存的文件不能超过本身的最大容量；公式(5.2)表示BS服务的用户数量约束；公式(5.3)表示每个用户只能选择服务范围内的一个BS为其提供服务；公式(5.4)表示缓存变量xmn和关联变量lkm均是二元变量；

步骤S3中得到基站最佳的内容缓存方案，具体为：原优化问题重新表示为：

xmn∈{0,1}                      (6.2)定义基础集E，表示为：

其中， 表示文件fn存储在BS Am中的事件；E表示了整个系统所有可能存在的缓存事件；

每个BS的所有可能缓存事件Em表示为：

根据基础集E，定义拟阵M＝(E；I)，其中 为独立集；表示为：其中， 表示系统的实际缓存事件集合，BS  Am的实际缓存事件集合表示为定义将元素 加入到集合 的边际增益为Δ(e)，表示为：其中，

2.根据权利要求1所述的基于雾无线接入网中内容缓存和用户‑基站关联的方法，其特征在于，步骤S3中求解基站最佳的内容缓存方案的求解方法具体为：A1.初始化：设置 和

A2.利用公式(10)计算每个元素 的边际增益；

A3.选择增益最大的元素

A4.

A5. 判断步骤A4的操作是否满足缓存容量Qm的约束，如果不满足，则

A6.判断E是否等于 若 则跳转至步骤A2，若 则输出最佳的缓存策略和

3.根据权利要求2所述的基于雾无线接入网中内容缓存和用户‑基站关联的方法，其特征在于，步骤S3中得到内容缓存和用户‑基站关联的优化算法，具体为：当内容缓存方案X被确定，则用户关联问题被解耦，原优化问题被重新表示为：lkm∈{0,1}                          (11.3)生成两个偏好列表，其中两个偏好列表包括用户对BS的偏好列表 和BS对用户的偏好列表 按偏好从大到小进行排列；

在系统缓存策略已知的情况下，偏好列表 根据计算用户从关联的BS获取请求文件的用户效率来获得；具体包括：用户从服务范围内的某个基站获取文件的用户效率越高，则用户更愿意与该基站进行关联；

偏好列表 根据BS与其服务范围内的不同用户之间的距离以及信道增益系数来获得；

具体包括：对于服务的用户距离越远，信道衰弱越大，则基站传输文件的成本就越高，则对该用户的偏好度就越低；

给每个用户的偏好列表设定一个指针，并初始化指向列表的第一个元素；用户向指针指向的BS发送关联请求，BS收集所有用户的请求关联，如果请求的用户数超出服务数量限制，则BS根据偏好列表 拒绝排名靠后的用户。

4.根据权利要求3所述的基于雾无线接入网中内容缓存和用户‑基站关联的方法，其特征在于，步骤S3中根据得到的内容缓存方案求解用户‑基站之间的关联匹配问题的求解方法具体包括：B1.每个用户基于已知的缓存策略，计算与不同BS关联的用户效率，生成偏好列表同时设置一个指针，并初始化指向列表的第一个元素；

B2.每个BS根据与用户之间的距离以及信道增益系数生成偏好列表B3.设定一个 表示用户uk是否已经与BS关联；初始化flagk＝0；

B4.用户向指针指向的BS发送关联请求，更新flagk＝1，BS判断收到的请求数量是否超出自己的服务限制；若在限制内，接收所有用户请求，否则根据偏好列表 拒绝排名靠后的用户；被拒绝的用户对应偏好列表中的指针向后移一位，并设置flagk＝0；

B5.判断每个用户的flagk是否等于0；若等于0，则重复步骤B4；若否，则指针保持不动；

B6.直至所有用户的指针保持不动， 匹配达到稳定，输出最佳的用户‑BS关联方案L。

5.根据权利要求4所述的基于雾无线接入网中内容缓存和用户‑基站关联的方法，其特征在于，步骤S4具体为：令 则U(t)表示第t次迭代之后的平均用户效率，在第t+1次迭代之后平均用户效率的变化量ΔU(t+1)＝U(t+1)‑U(t)；设ξ为任意小的正数，则当|ΔU(t+1)|＜ξ时，算法收敛；

C1.初始化阶段：设置 和 初始化迭代索引t＝0，同时，U(t)和ΔU(t)的值初始化为0；

C2.while(|ΔU(t)|＞ξ)：

C3.用户‑BS关联子问题：执行步骤B1‑B6，得到最佳的用户基站关联方案L；

C4.内容缓存子问题：基于步骤S3中求得的L，执行步骤A1‑A6，得到最佳的缓存方案和C5.计算平均用户效率的变化量：ΔU(t+1)＝U(t+1)‑U(t)；

C6.t＝t+1；

C7.输出