为了满足更多来自军事和民用的需求,近年来,大量支持不同应用的小卫星被发射至太空,作为低轨道卫星服务于地球。随着Space X、波音、One WEB等航天公司卫星组网的计划的起步,卫星网络在下一代移动互联网中的领先地位被进一步稳固。低轨道卫星以其造价低、能耗少、与地面设施通信的传播时延短等优越性,越来越受高校与企业的青睐,近年来针对卫星网络的设计也逐渐从少量传统的大型卫星转移到使用较多数量的低轨道卫星。对于低轨道卫星系统,一项重要的任务就是将其收集的数据传输至地面站。虽然低轨道卫星具有诸多优越性,其数据下载算法的研究依然存在较大挑战。一方面,低轨道卫星具有相对地球运行速度快、单卫星覆盖地面范围有限、数量众多、星座拓扑变化等特点。另一方面,接收数据的地面设施的地理位置分布不均,与高速运动的卫星接触时间极为有限。即使卫星与地面设施接触时间是周期变化可预测的,卫星网络数据下行传输吞吐量仍然存在难以突破的瓶颈。本文提出了基于时间片划分的动态拓扑路由算法,在周期变化的卫星拓扑中利用星间链路调度卫星携带的数据,突破上述瓶颈。同时,算法保证卫星与卫星、卫星与地面站间的链路在任意时间窗无阻塞。在静态数据情况下,本文提出了基于完美匹配的下载时间分配算法,并将动态变化的星座拓扑嵌入Manhattan模型。算法在指定的星间链路最短路径中将数据从负载较高的卫星调度到与地面站接触时间较多的卫星,同时每个时间片中只进行单跳传输,避免路由冲突,从而最大化卫星系统数据下载吞吐量。在动态数据情况下,算法用Space-Time模型对星座与地面站组成的拓扑建模,为每个时间片中生成的数据计算一条多跳路径,将具有时序性的数据直接路由到地面站中。有效的剪枝策略保证了任意链路不会在任意时间窗存在路由冲突或阻塞。本文分别在倾斜轨道与极轨道星座中进行仿真实验,证明此算法已经突破了传统方法的瓶颈。算法对吞吐量的优化程度取决于星座的路由能力:在卫星系统整体数据负载较小时,吞吐量几乎达到最优结果;随着数据负载逐渐增加,吞吐量也明显优于未进行星间链路调度得到的结果。