光轨网络是一种支持视频点播、云计算等新型网络技术的总线型网络。由于光轨网络具有业务最大时延约束下传输介质共享的特点,因此资源分配技术成为影响光轨网络性能的关键技术。然而,现有的资源分配技术缺少动态优化过程,同时传统的线性规划理论难以解决具有异步并发、随机到达等业务特征的光轨网络资源分配问题。本文从以下三个方面对光轨网络中的资源分配问题开展研究：光轨网络的故障检测和定位问题、光轨网络的业务量疏导问题和光轨网络的时隙分配问题。本文的主要工作总结如下：(1)提出一种适合光轨网络的故障检测和定位方法。该方法属于基于光轨网络的带外信令的故障检测和定位方法,即在光轨网络的光监测信道上按照双向转发检测协议(BFD)的方式发送故障检测帧和应答帧,以监测网络故障并进行故障定位。本文详细阐述了总线形光轨网络、环形光轨网络以及网状形光轨网络中的应用过程。(2)提出一种以最大化网络吞吐量为目标的业务量疏导算法。以深度优先搜索算法(DFS)为理论基础分别设计了针对静态业务条件和动态业务条件的启发式算法。数值计算结果表示算法有效疏导了网络业务量,提高了资源利用率。(3)提出一种具有时延感知功能的动态时隙分配算法(Delay aware TSA)。该算法以时延敏感平缓循环(DS2R2)算法为基础,引入了时延感知概念,将网络平均时延分为传输时延、排队时延、传播时延和时隙同步时延四个部分,从而更精确地根据网络业务量分配对应的时隙。(4)采用网络模拟器NS2对DS2R2算法和Delay aware TSA算法进行网络仿真并详细地介绍了网络仿真的思路和网络参数设置。仿真结果从时延、时延抖动和时隙占用率三个方面体现了Delay aware TSA算法优于DS2R2算法。