随着物联网（Internet of Things,Io T）的发展和万物互联概念的出现,网络已经成为人类生活中不可缺少的一部分。现有的地面网络覆盖范围有限,在偏远山区等地,传统地面移动网络无法提供无缝的通信保障,构建灵活高效的空天地一体化网络（Space-Air-Ground Integrated Network,SAGIN）已经成为新兴的重要研究课题。在SAGIN描述的包含卫星网络、空中中继层网络和地面移动网络的大规模场景中,为了实现灵活组网和高效传输,满足端到端传输时延、丢包率和中断概率低,吞吐量和系统容量高的需求,本文从卫星路由、中继层与地面层组网、数据采集传输三个方面开展关键技术的研究。首先,以大规模低地球轨道（Low Earth Orbit,LEO）卫星路由为切入点,基于差异性度量设计路由策略,实现灵活的分布式路由;然后,为提高SAGIN的系统容量,在空间上对部署无人飞行器（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）的中继层进行集群划分,基于容量为中心对组网结构优化,评估了中断概率;最后,为了保证信息数据的时效性,在时间上开展对数据采集的信息年龄（Age of Information,Ao I）的研究,提出基于联合聚类和感知的Ao I优化策略,以保证采集数据的新鲜度。本文的主要工作和创新点总结如下:1)基于差异性度量的大规模卫星网络路由算法针对大规模卫星网络（Large-Scale Satellite Networks,LSSNs）中卫星路由自适应差和忽略节点状态的问题,提出一种高效可靠的LSSNs路由算法。首先,提出LSSNs中卫星拓扑模型,并阐述卫星路由问题中的三个重要判别证据。利用证据理论,可以在路由决策过程中融合多个证据。提出一种基于差异性度量的路由算法,通过适当放大基于距离的证据与其他证据之间的差异,可以根据中间节点的状态找到最优路径。仿真结果表明,提出的算法能够以更低的端到端时延、丢包率和更高的吞吐量接近最优路由性能。2)基于容量为中心的空天地一体化网络性能分析针对SAGIN中空间优化问题,为满足组网的灵活性需求,提高系统容量,基于非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）提出一种以容量为中心的集群架构NOMA-SAGIN,能在保证一定的UAV中继层平均集群容量的同时,减小信令开销。证明这种架构取决于中继层和地面层的密度分布,即具有很好的适用性。推导系统的中断概率,仿真结果表明,在不同的UAV和地面用户数量比率情况下,系统的中断概率会有明显变化。3)基于联合聚类和感知的无人机辅助数据采集网络的信息年龄优化针对SAGIN中时间优化问题,为使采集数据的新鲜度最高,提出一种基于联合聚类和感知的UAV辅助数据采集策略。提出UAV辅助数据采集的网络模型,针对采集数据的相关性从熵的角度给出优化分析,推导平均Ao I。将目标明确为聚类和感知问题的同时使用判别聚类进行集群划分和通过放宽约束集,逼近目标函数的方法优化问题,进而设计Ao I最优的数据采集算法。仿真结果表明,在不同程度的限制条件下,系统的平均Ao I和采集到的数据的相对熵损失可以得到优化。