天地一体化信息网络（Integrated Satellite-Terrestrial information Network,ISTN）是一种融合了天基网络、空基网络和地面网络的多层次异构一体化网络,随着人类对太空的不断探索和互联网应用需求的不断扩张,天地一体化将成为通信网络发展的趋势,对于天地一体化网络的研究一定程度上代表了我国信息科技发展的前沿水平。天地一体化网络由于具有覆盖面积广泛、节点高速动态变化、通信链路质量低、同时运行多种网络协议等特点,导致在网络架构设计、异构网络管理、资源配置、路由等方面都具有很大的难度。得益于近年来软件自定义网络（Software Defined Net Work,SDN）技术的快速发展,SDN基于控制面和数据面分离的特点有效地提高了网络部署效率,同时人工智能和机器学习在解决工程问题上的广泛应用,也为天地一体化网络架构和路由算法研究提供了新的思路。本文的主要工作分为以下三点:第一,由于天地一体化网络异构性和网络规模的不断扩大,现有的网络架构已无法实现灵活高效的网络部署,本文设计了一种基于SDN的天地一体化网络架构SDN-ISTN。该架构遵循传统SDN中控制与数据分离的思想,设计了一种用于实现全网集中式管理和控制的控制器,并详细阐述了控制器的实现细节和部署方案。第二,基于OPNET和STK仿真软件搭建了基于SDN架构的天地一体化网络仿真平台,并提出了一种适用于该网络场景的拓扑控制机制。借鉴南向接口协议Open Flow的原理,设计了一种适用于本场景中网络节点通信的数据交互协议,完成了控制器、卫星节点和地面终端节点的建模和功能实现,最后通过仿真验证了所提出的SDN-ISTN架构和拓扑控制机制的合理性。第三,提出了一种基于机器学习算法分支Q-Learning的一体化自适应路由算法ISTNQR（Integrated Satellite-Terrestrial Information Network based Q-Learning Routing Alogorithm）。得益于SDN架构下控制器集中式控制网络的特点,该算法改进了传统Q-Learning算法中分布式计算实现路由收敛时间长的缺点,同时结合ISTN天基网络中卫星轨道的运行特点,改进路由计算过程中Q值的更新方式和选路策略,提升了路由算法对于ISTN网络拓扑变化的适应性。仿真结果表明,ISTN-QR路由算法相比于FEQ-Routing和传统SDN路由算法Dijkstra,在高低流量负载情况下都具有更高的包递交率,同时在端到端传输时延、时延抖动方面也都有明显的性能提升,因此ISTN-QR算法整体上具有更好的可靠性和稳定性。