由于物联网、智能终端的快速发展,移动数据流量呈现指数增长的趋势,其中视频流产生的流量占比移动数据流量的60%以上。当利用移动设备协助蜂窝网络进行内容分发时,设备之间要能实现不经过基站的直接数据互传,这就是终端直通（device-to-device,D2D）通信技术。为了能够让终端设备缓存在D2D网络中充分发挥作用,合理设计视频流缓存方案是很有必要的。然而,视频文件往往都比较大,完整下载视频文件比较费时费力,这会降低用户的观看体验。视频流有一个独特的特征,只要用户缓存了视频文件的前一部分,即视频前缀,无需等待整个视频文件下载完成就可以观看视频。在观看视频前缀时,后台继续下载视频后续部分。本文基于视频流的这一特征研究D2D网络中的缓存设计方案。本文先后提出了前缀缓存的视频流缓存方案和不限制前缀缓存的视频流缓存方案。以D2D网络播放时延作为性能评价指标,把两种视频流缓存方案设计问题都构建成有缓存空间限制的最小化D2D网络播放时延的数学模型。该数学模型都可以被重构为基于拟阵限制的单调次模最大化问题。之后本文设计了贪婪算法对优化问题进行求解。在两种方案中,贪婪算法均取得了比较好的性能,能够以较低的时间复杂度得到和最优解十分接近的优化性能。另外,前缀缓存的视频流缓存方案比不限制前缀缓存的视频流缓存方案的性能略差,但是前者的算法时间复杂度更低。用户可以通过移动,连接更多的基站或者终端设备,获得更多通信增益。本文提出了用户移动时的视频流缓存方案。本文采用一个交替更新的过程描述用户的移动模式,以D2D网络播放时延作为性能评价指标,把用户移动时的视频流缓存方案设计问题构建成一个有缓存空间限制的最小化D2D网络播放时延的数学模型,并用贪婪算法进行求解。仿真结果表明,用户的移动性使得用户有更多共享文件的机会,给通信带来了更大的增益,得到了更低的播放时延。