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卫星物联网是无线通信领域的重要应用场景之一,也是未来B5G和空天地一体化网络的重要组成部分。随机接入技术由于不需要资源分配和中心调度已经成为卫星物联网中的多址接入方式,同时也受到了广泛的关注。然而随着卫星物联网终端数目的不断增多以及卫星物联网的智能化和能量有效化发展,随机接入技术也不断面临新的挑战。一方面,海量的卫星物联网终端数目使得卫星物联网的随机接入面临巨大的压力,会导致接入用户的冲突加剧,甚至造成网络拥塞;另一方面,卫星物联网终端逐渐小型化和智能化,这对终端的计算复杂度、发送功率限制以及能量消耗均提出了巨大的挑战。本文针对这些问题,从星间非协作卫星随机接入、星间协作卫星随机接入和中继辅助的卫星随机接入三个场景展开了对卫星物联网随机接入系统关键技术的研究,并从不同的角度提出了更有效的卫星随机接入协议。论文的主要研究内容与贡献包括以下几个方面:1.在星间非协作卫星随机接入方面,面向未来海量物联网节点的高吞吐量需求以及针对当前卫星随机接入协议低吞吐量问题,开展了星间非协作的高吞吐量卫星随机接入协议研究。首先提出了预加权的冲突解决分集时隙ALOHA（Pre-Weighting based Contention Resolution Diversity Slotted ALOHA,PW-CRDSA）协议,该协议通过采用联合多时隙多用户检测（Joint Multi-slot Multi-user Detection,JMMD）算法来解决分组冲突问题,提高了随机接入系统的吞吐量。然后提出了随机模式复用冲突解决分集时隙ALOHA（Random Pattern Multiplexing based CRDSA,RPM-CRDSA）协议,在该协议中用户采用资源复用的方式执行随机接入,同时接收端采用消息传递检测（Message Passing Detection,MPD）算法实现了多用户检测,通过收发端联合设计使得随机接入系统吞吐量被极大地提高。最后提出了基于空间分组的最优上行功率控制方案,该方案先通过分布式方式对用户进行空间分组并执行上行功率控制,又对空间分组数目和目标接收功率进行了联合优化,从而最大化了随机接入系统的吞吐量。与传统的卫星随机接入协议相比,提出的三种协议均带来很大的吞吐量提升。2.在星间非协作卫星随机接入方面,针对卫星物联网节点的能量受限问题,开展了星间非协作能量受限的卫星随机接入协议研究。首先提出了能量受限的最优CRDSA协议,该协议在用户总发送功率一定的条件下,通过联合优化分组发送功率和接收端检测门限,最大化了系统的可实现和速率（Achievable Sum Rate,ASR）。然后将CRDSA协议扩展到不规则重复时隙ALOHA（Irregular Repetition Slotted ALOHA,IRSA）协议,又提出了能量受限的最优IRSA协议,该协议在用户总发送功率一定的条件下,通过发送不同数目副本造成发送功率分集,又利用半分析（Semi-Analytical,SEA）模型近似了不同码率下的误包率（Packet Error Rate,PER）性能,并通过差分进化最优化算法得到了在不同码率和不同总发送功率限制条件下的最优用户度分布,从而最大化了系统的吞吐量。在能量受限场景下,提出的两种协议的吞吐量均极大地超出了传统的卫星随机接入协议。3.在星间协作卫星随机接入方面,针对星间非协作随机接入吞吐量低和星间干扰问题,开展了星间协作的卫星随机接入协议研究。首先考虑多颗卫星之间的完全重叠覆盖区域,提出了多星协作的CRDSA（Multi-Satellite Cooperative CRDSA,MSC-CRDSA）协议,该协议通过多星联合检测实现了碰撞分组的译码,并结合有效的干扰消除技术极大地提高了多星协作卫星随机接入的吞吐量。然后考虑多颗卫星之间仅有部分重叠覆盖区域同时引入了传输功率分集,提出了基于功率分集的最优MSC-CRDSA协议,该协议通过多星协作检测与发送功率分集相结合,极大地提高了多星协作卫星随机接入的吞吐量,同时通过优化发送功率的概率分布最大化了MSC-CRDSA协议的吞吐量。与星间非协作卫星随机接入协议相比,星间协作卫星随机接入协议能带来更大的吞吐量提升。4.在中继辅助的卫星随机接入方面,针对卫星物联网节点因发送功率限制或障碍物遮挡等因素无法直接接入卫星的问题,提出了一种新的带有中继的卫星随机接入架构,并开展了中继辅助的卫星随机接入协议研究。首先考虑卫星用户作为中继,此类中继除了自身需要发送信号外,还需要转发非中继用户的信号,为此提出了最优用户配对和功率分配方案。该方案构造了最优用户配对问题并通过提出的基于Q学习的分布式用户配对算法（Q-Learning based Distributed User Pairing Algorithm,QL-DUPA）来解决该问题,又通过凸优化方法最优化了每一个用户对之间的发送功率分配,最后将提出的最优用户配对和功率分配方案结合到随机接入协议,极大地提高了随机接入系统的和速率。然后考虑中继自身不需要发送信号而仅转发用户的信号到卫星,又提出了基于分布式Q学习的联合中继选择和接入控制（Distributed Q-Learning based Joint Relay Selection and Access Control,DQL-JRSAC）方案,该方案首先提出了一个半随机接入（Semi-Random Access,SRA）架构提高了Q学习的学习效率,又构造了联合中继选择和接入控制（JRSAC）问题,并提出利用分布式Q学习（DQL）实现了最优中继选择和接入控制。