随着全球经济和第五代移动通信技术（Fifth Generation,5G）商业化的迅猛发展,星地5G融合网络成为近年来通信领域的热点研究内容。然而卫星网络一直面临着用户数量大、可用资源短缺和处理能力有限等问题。如何满足多层多星协同、广域分布、业务多样化的资源调度要求,如何满足日益增长的物联网海量数据接入要求,如何提高星地融合网络的资源利用率成为人们研究的焦点。在物理层,为了解决海量用户接入问题而使用稀疏码多址接入（Sparse Code Multiple Access,SCMA）技术。现阶段有关SCMA技术主要从多用户检测算法复杂度降低以及SCMA系统码本设计两个方面进行研究。针对SCMA低复杂度多用户检测方法,在传统消息传递算法（Message Passing Algorithm,MPA）的基础上,分别结合串行调度MPA算法和并行调度MPA算法的优势,设计出基于加权分组串行调度的改进MPA算法,仿真结果表明该算法可以在现有MPA算法的基础上进一步降低计算复杂度。此外针对SCMA系统码本设计,在现有SCMA码本设计方案的基础上提出改进的TCM-Latin码本设计,改进的TCM-Latin码本通过TCM子集分割和Latin矩阵映射特性设计出各个用户码本。仿真结果表明所提出的算法可以克服系统性能不稳定的缺陷,进一步提高系统误码率性能。此外对于更高维度的码本设计,引入多维码字中与符号功率和相位相关的约束来设计扩展母码本,并由此设计了恒定比特率的CBR-GAM码本和可变比特率的VBR-GAM码本。仿真结果表明CBRGAM码本具有良好的系统性能和较低的计算复杂度,而VBR-GAM码本可以灵活满足不同业务的需求。在网络层,为了解决星地网络资源管理困难和调度协调复杂的问题,采用了遗传算法。该算法以最大化系统中的适应度作为资源分配及选择的优化目标,用以解决低轨卫星、基站、用户三层异构卫星网络中的资源管理问题。通过遗传算法反复迭代过程搜索全局最优解,从而找到能提供最佳适应度的优良个体。理论分析及仿真结果表明,与匹配博弈的贪婪算法相比较,该算法拥有更低的计算复杂度,并且能有效提升整个系统的资源利用率。