近年来,物联网（Internet of Things,Io T）技术快速发展,在环境监测、智能家居、智慧城市等方面发挥着重要作用,但现有的物联网都是基于基站构建的,基站部署成本较高且抗毁性较差,因而地面物联网有许多的局限性,这些因素导致人们开始寻求其他类型的网络与物联网进行结合,于是卫星物联网的概念被提出。卫星物联网是将地面物联网和低轨卫星星座结合进行数据传输的网络,在这个网络中,大多数时候地面用户都面临着多星覆盖下的选择接入问题。然而现有的接入算法大多是基于单属性的算法,不能够充分利用卫星的信息,而部分针对多属性接入算法的研究往往忽略物联网与传统电话网络的区别,即物联网流量以大量间歇发送的小数据包为主,聚合流量呈现出突发性和自相关性,这些都是传统网络不具备的特性,因而许多现有的多属性接入算法不能很好地适应物联网背景下的数据接入问题。针对以上问题,本文从网络流量刻画和多属性接入算法两方面进行研究,提出了一种基于ON/OFF模型的网络流量算法和定权TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarit y to Ideal Solut ion,TOPSIS）算法相结合的卫星接入算法框架。采用ON/OFF模型和全球均匀分布业务模型对地面流量进行模拟,体现了物联网流量区别于传统网络的突发性和自相关性。在此基础上,通过综合考虑卫星的服务时间、对地通信仰角及星上空闲信道数等参数,利用定权TOPSIS算法选择接入卫星。通过对整个接入算法进行性能仿真并与单属性接入算法的对比,验证了该方案可以降低网络丢包率和阻塞率,提升网络性能。在上述框架的基础上,为了更加贴合实际的网络流量,本文又提出了非均匀分布业务模型,使得全球不同区域网络流量变化更大,卫星绕地运行所面临的地面用户分布情况更加复杂。而为了进一步提升算法性能,提出了一种基于熵权法的淘汰式TOPSIS接入算法,熵权法可以通过已有数据确定权重,减少主观性,而淘汰过程则能够逐渐淘汰明显劣势的备选卫星,缩小备选卫星的集合,留下相对更具优势的卫星进行最后选择。通过进行性能仿真,验证了改进后的TOPSIS算法相比定权TOPSIS算法和其他单属性接入算法,更能适应非均匀分布的业务流量,更有利于提升网络性能。