移动通信已经迎来5G时代,未来通信业务将更加丰富多样,在不同业务场景下也将产生更多的通信要求,例如对带宽资源有更高的要求,以及需要新的网络体系结构等。空间信息网络以同步轨道卫星、中低轨卫星、平流层气球和无人机等为载体,实时获取、传输和处理空间信息。其中卫星网络作为空间信息网络中的重要组成部分,具有高带宽、覆盖广的优点,其极强的传输能力很适合作为传输网融合到地面网络中。因此卫星网络可作为地面网络的补充,与地面网络无缝衔接,极大地扩展网络资源,并提供更加灵活的组网功能。同时,卫星网络结构复杂,资源受限和缺乏灵活性和管理能力的缺点,可以利用网络切片相关技术对卫星网络结构进行改善,以实现卫星网络的集中式管理。网络管理中可编程的接口隐藏了卫星网络的复杂性,通过虚拟化技术将卫星传输网络划分成多个逻辑网络,在充分利用资源的同时应对用户的定制化需求。本文首先提出一种新的卫星网络切片架构,通过对卫星网络的各个组成部分进行分析,将卫星资源进行池化,形成一种基于SDN更加灵活的卫星网络架构。该架构易于和核心网与接入网进行对接,形成完整的网络切片,为用户提供差异化服务。网络切片是一个逻辑网络,每一个子网域提供不同的网络功能和网络特征,并实例化为网络切片实例。针对传输网络,主要提供带宽资源和转发的计算和存储资源,当业务请求到达时,根据业务的资源请求进行切片资源映射。本文根据卫星网络运动的特点,引入卫星运动的快照模型,提出了一种基于最大最小蚁群系统在快照时间内进行的资源映射方法。通过与常用的启发式算法对比,该方法在切片请求资源映射成功率及网络链路负载均衡方面有更好的表现。并且,针对卫星移动过程中不同快照区域的业务请求差异性,需要对不同快照位置的卫星节点资源进行动态的资源分配。本文提出了基于遗传算法和强化学习的卫星节点资源分配算法,在分配时同时考虑了系统的资源利用率和节点切片资源变动的代价。仿真表明,本文所提算法能有效应对不同快照区域的业务请求变化,进行合理的资源分配,并且强化学习考虑卫星节点完整周期的资源调整方案,具有更好的算法性能。