空间信息网络是以各类空间平台(如地球同步轨道卫星、中轨卫星或低轨卫星、升空平台等)为载体,以运控地面段(如网络控制分系统、地面站和任务管理中心等)为控制管理平面,实现实时获取、处理和传输海量空间信息的网络系统,是我国“十三五”国家战略百大工程项目之一。与传统地面无线网络相比,空间信息网络具有全球覆盖、组网灵活、远距离传输等显著优点,并为导航定位、应急救灾、航天测控、智能交通等应用提供一体化服务与支撑,已逐渐成为国家战略利益的高边疆。相比于传统地面网络资源特征,空间信息网络中的网络资源具有离散分布性、异构性、动态性以及资源受限、协同能力弱等特点。此外,空间信息网络中的资源多样,资源间的冲突关系复杂且具有时变性。与此同时,空间信息网络中的任务复杂多样,不同任务类型有不同的任务特征,例如通信任务具有时延小、可靠性高的特征,而观测任务具有数据量大、观测频率需求的特征。空间信息网络中每项任务往往需要多种资源协同完成,不同任务对资源的需求也互不相同,例如观测任务需要成像仪资源而通信任务则不需要。因此,在面向任务的网络资源管理过程中,既要满足任务对资源的需求,又要保证资源的无冲突调度。繁多的资源种类、不同的任务对资源需求的多样性、网络资源以及资源之间冲突的时变性给空间信息网络资源的管理带来极大的挑战。为了缓解资源紧张和任务需求发展的矛盾,如何针对空间信息网络的多维资源特点以及多样的任务特征及需求,研究适用于空间信息网络的高效资源管理方法至关重要。本文研究了适用于应对不同类型任务需求及链路资源时变动态的空间信息网络多维资源联合管理算法,实现了任务需求与多维资源的高效匹配,从而提升资源利用率,进而提升任务数据回传量。具体研究内容如下:1.针对观测任务分布与传输资源分布不匹配造成的局部资源瓶颈问题,提出了任务感知的资源联合管理策略,实现了具有差异性的观测任务与链路资源、能量资源及存储资源的有效匹配。具体而言,首先,利用时间扩展图刻画网络的多维资源关系。进而,基于该图,本论文将最大化网络加权回传数据量的资源管理问题建模为一个混合整数线性规划(MILP,mixed-integer linear program)问题。为了高效的求解该问题,通过利用其问题的特点,本论文提出一个原始分解的方法将原问题等价的拆成可以并行求解的多个子问题,从而以多项式计算复杂度求解了所建模的问题。为了进一步降低其计算复杂度,提出冲突图的思想,并且在冲突图上提出一个考虑卫星剩余能量、任务数据差异性的链路度量。基于该冲突图,进一步设计了一个启发式的基于任务调度的资源分配算法。最后,通过仿真验证了所提出算法的有效性,并且证实了资源管理中考虑能量约束以及任务差异性的必要性。2.针对信道状态分布对任务调度中的链路调度和功率分配之间耦合关系的制约问题,提出了基于信道感知的中继卫星任务调度方法,从而实现任务与链路、功率资源之间的有效匹配。由于用户卫星轨道运动和大气衰减等原因,中继卫星系统星地、星间链路信道状态呈时空非均匀特征。链路的信道状态和链路可用功率共同决定了链路的传输能力,而链路的信道状态分布制约了任务时空分布与链路传输能力的匹配。因此,为了提升匹配精度,即提升网络任务完成率,本论文提出联合优化网络可行星间链路调度和下行链路功率分配的策略。具体来讲,首先,基于时间扩展图,将基于中继卫星协作传输的任务调度问题建模为一个混合整数非线性规划(MINLP,mixed-integer nonlinear program)问题,其求解很具有挑战性。为了使所建模的问题可解,本论文将原始问题等价的拆分成一个功率分配问题和一个基于最优功率分配的任务调度问题,该任务调度问题仍然是一个MILP问题。本论文进一步设计了一个两阶段的方法高效的求解该MILP问题。最后,仿真结果验证了所提方法在任务完成率方面的有效性,同时也证实了在任务调度决策过程中考虑时变且具有差异化的星间链路和星地链路的必要性。3.针对确定性到达的任务与随机到达任务之间的资源竞争问题,本论文提出了一种基于随机到达任务模糊信息的两阶段任务编排方法,进而研究随机任务到达分布对链路容量分配、存储器容量分配及能量分配之间耦合关系的作用机理,从而保障网络的整体收益。该方法考虑了网络资源的动态重构特性以及规划周期内随机任务到达的模糊性,设计了一种任务到达分布鲁棒的两阶段随机优化架构。具体而言,利用时间扩展图刻画网络动态且时变的资源,并将具有时延约束的任务规划问题建模为一个两阶段随机流优化问题。随后,受分布式鲁棒优化的启发,本论文引入了模糊集的概念来刻画不确定分布的网络数据到达。基于所提出的模糊集,本论文进一步提出一个数据到达分布鲁棒的两阶段任务编排算法。本论文将原始的随机优化问题转化为一个确定性的锥规划问题,其可以相对高效的求解。最后,通过仿真实验,本论文研究了不同网络参数对网络性能的影响,同时验证了所提出的算法在部分可知随机任务数据到达分布信息的情况下,相比现有算法可以获得更好的任务数据传输性能。