随着经济的发展和现代信息社会的进步,人们对于通信网络质量的要求也越来越高,卫星网络作为地面网络的补充和延伸,凭借其覆盖面广,可达性强的优势,在现代网络体系中扮演着越来越重要的角色。多路径传输技术通过在多条路径上并行地进行数据传输,能够聚合路径带宽,提高传输效率,在卫星网络中具有广泛的应用前景。但是卫星网络长时延且异构和高丢包率的特点,使得现有的多路径拥塞控制方案和数据调度策略的带宽利用率低,吞吐量性能表现不佳。针对卫星网络中巨大的时延差异导致现有的动态耦合拥塞算法侵略性过高并且不能充分利用带宽的问题,本文提出了一种适用于卫星网络的动态耦合拥塞控制算法(Difference Estimation of Post-Paths’ Delay,DEPPD)。DEPPD 限制 了原始数据收集的时间长度并对时延差异进行了评估,在相关原始数据的基础上,根据各子流拥塞事件序列之间的相关性进行共享瓶颈检测。如果子路径间存在共享的瓶颈链路,DEPPD采用全耦合的拥塞控制算法,反之则采用非耦合的拥塞控制算法。仿真结果表明,在非共享瓶颈的场景中,相对于OLIA算法,DEPPD能够把传输完成时间降低47.3%;在共享瓶颈的场景中,DEPPD算法能够保持对单连接传输的公平性。并且随着路径间时延差异的增大,另外两种动态耦合算法SSF和DWC的检测准确率会大幅度下降,而DEPPD的检测准确率能够保持在85%以上。卫星网络长时延且异构和高丢包率的特点导致现有的多路径数据调度算法面临着数据包乱序和缓存阻塞问题,同时多路径QUIC(Multipath Quick UDP Internet Connection,MPQUIC)多流的特性也引发了流之间的阻塞现象。针对这些问题,本文提出一种适用于卫星网络的MPQUIC多流按序到达数据调度算法(Arrive In-Order Scheduler,AIOS)。AIOS引入依赖树对多流数据进行动态的管理。针对单个流的乱序和阻塞问题,AIOS基于间隔调度的理念,结合丢包重传机制和依赖树,采用轮模型对数据调度的间隔进行估算,以此实现丢包环境下的多流按序到达。通过仿真对比,该算法的吞吐量相对于Lowest-RTT算法提升了 22.57%,相对于ECF算法提升了16.73%,相对于STMS算法提升了 4.43%。随着丢包率逐步增大,STMS算法的性能会衰落到接近甚至低于Lowest-RTT算法,而AIOS算法始终要优于三者。本文的工作对多路传输技术在卫星网络中应用遇到的实际问题进行了分析,填补了关于卫星网络中动态耦合拥塞控制算法的研究空白,并为多路径数据调度的研究提供了新的优化思路。