随着全球通信技术快速高效地发展,卫星通信系统已经广泛用于军事、气象、遥感等各个领域,也是实现全球个人通信的重要组成部分,具有广阔的发展前景。与此同时,针对卫星网络系统的设计思想也在发生变化,卫星网络所包含的卫星数量与以往相比逐渐有所增加,地面用户被多颗卫星同时覆盖的可能性相应也会增大。在这种情况下用户选择不同的卫星进行接入,得到的服务质量,以及对系统的影响都会有所差异。所以,针对多颗卫星覆盖下接入选择技术的研究非常有必要。而随着卫星网络中通信设备数量的急剧增加和业务需求的多样化,有限的频谱资源与人们日益增长的无线频谱需求之间的矛盾日渐突出和加剧。当前卫星通信领域面临着智能化、宽带化、多元化、综合化等诸多技术挑战,卫星网络环境也变得日益复杂多样和动态多变。此时,各个单一网络所要处理的请求业务会呈现出较大的波动性,这无疑会使得无线网络的接入能力得到极大地制约,并最终使得用户接入网络时有着较差的感受和体验。因此,结合不同轨道高度卫星的优势,并由多颗不同轨道高度的卫星按星座构成规则组合形成的多层卫星网络结构,已成构建来空间信息网络的必然趋势。而本文也是在多层卫星网络环境下针对卫星的接入选择问题进行研究,主要的工作内容如下:(1)分析了现有卫星网络接入常用到的一些参数以及这些参数所代表的意义。然后针对单层卫星网络覆盖下的多星接入选择问题,介绍了基于不同参数所提出的接入选择算法,如距离优先接入选择算法、最长覆盖时间优先接入选择算法、仰角加权的覆盖时间优先接入选择算法、负载均衡的接入选择算法等,并分析了算法的不足。最后引出本文所针对的网络场景,为后续创新点的提出打下理论基础。(2)针对多层卫星网络接入场景中,现有卫星网络接入选择算法对用户请求的业务类型敏感度不高、以及未能综合考虑影响用户服务质量的某些相关因素,并由此导致网络性能表现较差的问题进行研究,提出基于Qo S约束和负载均衡的双层卫星网络接入选择算法。本文通过采用双层卫星网络模型,针对不同的业务类型所适合的网络,设置不同的敏感程度,从而使得提出不同业务类型请求的用户拥有自己偏好的网络,在一定程度上可以平衡卫星网络由于业务不同而造成的负载不均衡。算法以卫星网络可提供的服务质量和资源利用率所构成的系统综合性能指标,作为用户接入选择的依据,并通过仿真比较、分析了基于Qo S约束和负载均衡的双层卫星网络接入选择算法与现有算法的性能表现。(3)针对用户基于现有卫星网络接入选择算法接入卫星网络时参数获取困难的问题,提出基于Q学习的双层卫星网络接入选择算法。本文针对卫星网络的特点,引入强化学习中比较重要的一种算法——Q学习。通过对算法的设计、迭代仿真,得到一定用户到达率下双层卫星网络的Q值表。根据Q值表可以实现在保障GEO/LEO双层网络下用户接入性能的基础上,有效避免用户接入卫星时参数获取困难的问题,提升卫星网络的接入效率。