为了最大限度提升用户的体验质量，设计了一个使用支持缓存的无人机进行辅助通信的蜂窝网络模型。该模型使用无人机通信和边缘缓存相结合的方式来进行流量卸载，通过联合优化无人机部署，缓存放置和用户关联以实现用户QoE的最大化，并使用平均意见得分来对其进行评估。基于问题定义，提出了一个无人机部署、缓存放置和用户关联的联合优化算法，以最大化MOS。该联合算法使用K-means聚类算法为用户创建基于用户位置的无人机部署集群，使用基于罚函数的凸优化算法以获得缓存放置策略，使用贪心算法以获得对用户的关联策略。多次仿真实验验证了所提出算法的有效性和可行性。实验结果表明，与三种基准算法相比，所提出的联合优化算法在MOS、回程流量卸载率和内容访问时延三方面均具有更好的性能。