卫星通信至今已有半个多世纪的历史,在航海、军事和民用领域都有着广泛的应用,随着卫星通信的快速发展,卫星任务需求与日俱增,卫星资源供需矛盾也日益严重。目前卫星任务调度问题的研究多集中于观测卫星、中继卫星等整个卫星资源层面,对卫星任务执行并行性及星上不同资源约束的分析较为缺乏,不利于卫星资源充分合理的利用。因此,如何管理和分配有限的卫星资源,加强对卫星资源的精细化利用,是提升卫星通信系统性能的关键技术和研究方向。本文对同步卫星转发器的资源特点和卫星任务相关约束进行了分析,给出了卫星转发器时频资源结构的量化模型,提出了资源利用率、卫星任务调度收益和转发器系统容量等评价指标,分别建立了各评价指标的资源分配数学模型,提出优化算法并给出仿真实例分析。首先,本文结合数学上的二维装箱问题,对最大化资源利用率的转发器资源分配问题建立了数学模型,提出了基于遗传算法的改进剩余矩形资源分配算法。该算法可以掌握资源分配过程中的所有剩余资源,且提出的最佳剩余资源匹配规则,使得资源分配后期的任务可以有针对性的选择与任务需求最相近的剩余资源,有效减小资源碎片。仿真结果表明,该算法对随机任务的资源分配可达到99%左右的资源利用率。其次,本文考虑了卫星任务的优先级和时间窗口,给出了以调度收益为目标函数的时频资源分配问题的数学模型。文中结合了任务的时间窗口和占用频宽,建立了频率时间窗口作为每个任务的待调度资源池,提出了基于频率时间窗口的改进蚁群算法。该算法将任务优先级和调度灵活度同时纳入蚁群算法的启发式信息,加入了偏向搜索伪随机状态转移规则,针对蚁群路径多样性实时调整蚁群随机选择下一调度任务的概率。仿真结果表明,该算法在算法结果、寻优能力和稳定性方面相比遗传算法、启发式算法等都具有显著优势。最后,本文从转发器非线性放大器造成的互调干扰出发,以最大化系统容量为目标函数,寻求转发器频带范围内的任务频率分配规则。本文给出了转发器中互调干扰和热噪声的理论计算方法,并提出了基于遗传算法的最优载波排列算法。文中针对不等带宽及不等功率的两种实验类型进行了仿真分析,仿真结果表明,该算法在系统容量、任务信干噪比和噪声功率方面明显优于启发式算法。