信息网络技术的发展和普及推动了5G的商用进程,各个科技大国对于6G的研究也在紧锣密鼓的进行中。作为6G迈向空天的重要技术,星地融合网络可以克服地面蜂窝网络覆盖范围、地理环境的限制,实现空天地海一体化建设,使6G网络达到真正意义上的“万物互联”。星地融合网络的多址接入过程与地面的无线网络有明显的区别,一方面,星地融合网络服务的用户数量更加庞大,这将会导致冲突加剧,加大了多址接入的难度;另一方面,星地之间的通信距离大、传播时延长,针对地面网络设计的多址接入方式均无法直接适用于星地融合网络。针对上述两个难点,本文考虑用户数量、业务类型、网络负载强度等因素,利用深度强化学习设计了一套适用于星地融合网络的无授权多址接入算法,使得多个用户能够高效地共享信道资源,实现星地海量用户接入时的低时延和高可靠。本文的具体内容如下:1.针对星地融合网络中海量用户的接入过程,本文根据卫星网络的两种工作机制设计了两种多址接入算法,基于独立Q学习的多址接入算法（Multiple Access Algorithm Based on Independent Q-Learning,IQMA）和基于多用户混合学习的多址接入算法（Multiple Access Algorithm Based on Multi-User Mixed Learning,QMMA）。其中IQMA算法采用了分布式训练、分布式执行的机制,将接入用户构建为相互独立的、没有信息交互的智能体,各个用户可以通过对网络环境的探索来学习其他用户的发送规律,结合信道状态和业务强度自主决策自身的发送行为。QMMA算法采用了集中式训练、分布式执行的机制,在训练阶段利用全局的环境状态信息,在执行阶段,每个接入用户根据其局部值函数做出独立的信道访问决策。实验结果表明,IQMA算法可以支持用户规模较大的网络场景,在应对不同业务类型时均可以有效地减少碰撞,大幅提升网络性能,并在大负载的场景中有着更好的表现。QMMA算法相较于IQMA算法在处理full-buffer业务上有着更加突出的表现,并且在少量用户的网络场景中收敛速度更快。2.由于卫星网络覆盖的用户数量过大,用户直接接入星地链路会给卫星系统造成巨大的压力。因此,本文结合了地面用户设备的自组织通信特性,设计了一套面向海量用户分簇的多址接入优化算法（Multiple Access Optimization Algorithm for Mass User Clustering,UCMA）,通过用户自主的聚簇来缓解星地链路资源的竞争压力。该算法将网络中每个用户构建成相互独立的智能体,卫星根据地面上用户的数量和地理位置信息将网络划分成簇。在簇内接入阶段,簇首将簇内业务进行整形。大量的随机业务经过簇首的整形后增加了规律性和可预测性,使得星地传输的过程变得更加平稳。实验结果表明,相较于用户直接接入星地链路的方式,该算法可以有效地提升网络中用户设备的容纳量,也进一步提高了网络的总体吞吐量。