在卫星带宽资源分配这一问题上,目前已有的资源分配算法存在带宽资源浪费、实际吞吐量很小、对服务流的优先级考虑不足等问题,此外大多数算法都存在只针对少数参数进行优化或需要特殊的条件下才能发挥良好优化特性等问题,而且许多方案随着第五代通信技术(5G)时代软件定义网络(Software Defined Network,SDN)等技术的出现和应用需要进行适应性调整。本文针对卫星数字视频广播协议(Digital Video Broadcast-Return Channle System 2,DVB-RCS2)的通用流封装(Generic Stream Encapsulation,GSE)包的资源分配过程,深入研究了带宽和功率资源分配的技术特点,分析了新场景下资源分配取得的优势和需要解决的新兴问题。首先,本文在DVB-RCS2协议的基础上研究并分析了GSE,SDN等技术,设计了卫星资源分配系统的总体框架,指明了亟待解决的关键性技术问题。其次,提出智能选择带宽分配算法实现在不同条件下自动选择更加适合的资源分配优化算法。这是一种解决这类优化问题的新思路,不同于以往单一算法在数学优化方面的绞尽脑汁,利用了众多优秀的优化算法来不断完善自我。通过数学建模,建立了对资源分配算法统一的评价体系,能够综合考虑时延、填充率等影响因素,优于以往模型只单独考虑某一影响因素。使用朴素贝叶斯分类算法,通过新建立的评价标准在多种资源分配优化算法中选择合适的算法。本文提出两种资源分配优化算法,权重选择算法和潜力遗传算法。以这两种算法为基础,实现对卫星资源分配的优化,提高对卫星资源的利用率。最后,通过仿真将SDN和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)应用于卫星,改善卫星资源紧缺的问题,在此过程中需要进行用户匹配和新型资源分配。针对第一个问题,本文使用信道环境感知的自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation,ACM)技术,消除不完全信道状态信息估计产生的影响,继而通过延迟接受算法完成用户匹配。针对第二个问题,考虑服务质量(Quality of Service,QoS)与公平性原则并通过并行多目标量子粒子群算法实现带宽资源,功率资源和SDN技术引入的计算资源的联合分配,达到最终优化资源分配,提升系统资源利用率的目的。本文通过仿真验证了所提出的基于NOMA和SDN卫星的联合资源分配方案的可行性和有效性。