1.一种基于契约的无人机边缘缓存策略和奖励优化方法，其特征在于，无人机边缘缓存网络中包括一个无人机UAV、一个基站BS和N个随机分布的地面用户设备UEs，每个用户设备都有一定的缓存空间去缓存无人机可能感兴趣的内容；无人机从中选择部分或全部用户设备来收集缓存资源提升网络总体效益，所述基于契约的无人机边缘缓存策略和奖励优化方法包括以下步骤：

1)无人机向地面用户设备请求缓存资源，能提供缓存资源的用户设备被选为候选用户设备， 这些用户设备根据自己的信道、功率、速率和共享缓存资源代价等条件设计自己的类型λi和缓存策略；

2)无人机根据每个用户设备可能的类型λi和缓存策略给其设计相应的契约，契约中包括用户设备UEi共享的缓存资源总量Ci和无人机UAV提供给UEi的奖励ai；

无人机和用户设备之间的缓存策略和契约设计问题建模为：

满足以下条件

其中， xi表示UEi的缓存状态，Q表示缓存文件的数量， ai表示无

人机提供给UEi的奖励，yi和zi分别表示UEi实际共享的缓存资源总量和可用于共享的缓存资源总量，UUAV和 分别表示用户设备UEi参与无人机边缘缓存后，无人机的效用和用户设备UEi选择针对自己类型λi设计的契约获得的效用分别表示为：其中，N表示用户设备的数量，θi表示用户设备类型为λi的概率，Ci表示UEi共享的缓存资源总量，ω表示无人机单位奖励的代价，λi表示UEi的类型，ai表示无人机提供给UEi的奖励，V(ai)表示奖励ai的估值函数，ε表示UEi分享单位缓存资源的代价；

通过求解得到最优的契约(Ci,ai)是当每个用户设备在其最优缓存策略下选择对应自己类型的契约时，无人机和用户设备所取得的效用是最大的，此时对应的最优Ci和ai：其中，sq表示文件q的大小， 表示UEi在缓存策略X下第t时隙缓存文件q的比例，Ptq表示无人机在第t时隙请求文件q的概率，δ是估值函数V(ai)中的一个给定参数，最优缓存策略为：其中， 表示UEi缓存文件q的比例，