随着空间技术的发展,卫星网络逐渐成为通信网络领域中重要的研究对象。低轨道（Low Earth Orbit,LEO）卫星具有业务传播时延短、建设成本低等优点,一直是卫星网络研究的重点。但是由于LEO卫星网络拓扑时变以及地面用户流量分布不均衡导致卫星负载不均衡,为LEO卫星网络设计有效可靠的路由算法是卫星网络研究的焦点之一。并且随着网络多媒体业务的发展,人们对的网络的服务质量（Quality of Service,QoS）需求也日益增加,因此设计可以保障业务QoS需求的路由算法对于LEO卫星网络具有重要意义。本文的研究目标是在深入研究LEO卫星网络QoS路由算法的关键技术和机制的基础上,针对特定的LEO卫星网络,设计一种星上应用简单,能够实现网络负载均衡,同时可以保障业务QoS的路由算法,并对所设计路由算法予以仿真实现,分析算法性能。首先,本文简要介绍卫星网络基本知识。然后对现有路由算法进行研究,分析现有算法的特点与其存在的不足。接着对LEO卫星网络业务数据通过信关站就近下地形成的漏斗形流量造成的网络拥塞问题进行分析,并且对遗传算法相关理论进行研究,为后续路由算法设计提供理论支撑。最后结合所研究的LEO卫星网络模型,分析实际场景中存在的问题,归纳QoS路由算法设计需要考虑的因素,在此基础上提出一种基于区域划分的多业务QoS路由算法（Multi-Service QoS Routing Algorithm based on Region Partition,MSR-RP）。MSR-RP算法包含动态区域划分、轻负载区域路由计算、重负载区域路由计算和多队列调度四个机制。动态区域划分指根据卫星反向缝与信关站分布地区的位置关系动态的将LEO卫星网络划分为重负载区域和轻负载区域,通过划分区域,降低了算法的整体计算复杂度;轻负载区域路由计算指根据卫星业务权重动态调整链路代价计算路由路径,避免过多的流量选择相同的链路,实现网络负载预均衡;重负载区域路由计算指使用遗传算法,以最大化网络吞吐量和最大化负载均衡指数为目标设计适应度函数,将不同业务的QoS指标作为约束条件,统一计算重负载区域每颗卫星不同类型业务的路由路径;多队列调度机制指使用优先级调度多队列调度机制,确保高优先级业务优先发送,更好地保障高优先级业务QoS需求。最后,对MSR-RP算法进行仿真,通过多次实验,确定重负载区域遗传算法的权重因子;通过仿真分析不同重负载区域大小对算法性能的影响,确定所研究LEO星座的最优重负载区域大小。设计仿真场景,将SPF算法、TCD算法与MSR-RP算法在平均时延、吞吐量、丢包率和负载均衡指数方面进行对比分析,评价MSR-RP算法的总体性能。仿真结果表明,MSR-RP算法在为各类业务提供不同的QoS保障的同时,具有良好的负载均衡性能,网络吞吐量相较SPF算法、TCD算法有显著提升。随着全局业务量的增大,其网络平均时延、丢包率远远低于SPF算法和TCD算法。MSR-RP算法能够有效地运行在本文特定的LEO卫星星座网络上,对于其他极轨或近极轨LEO星座网络,该算法的设计思想也具有一定的适应性。