随着新一代网络技术的不断突破创新,通信技术沿着数字化、网络化、智能化的方向深入发展。加上个人智能终端应用的不断涌现,用户对于网络服务质量、请求时延等要求愈来愈高。而现有的网络基础的升级速度无法跟上用户的通信服务要求增长和网络数据流量暴增的脚步。密集化网络部署是扩大网络容量和支持可靠数据服务的有效措施之一。超密集异构网络采用微小基站密集化部署的方式,扩大网络覆盖范围,提升网络容量。因此,为了应对用户日益提高的网络服务要求、用户个性化属性和通信业务多样性,移动性管理技术和流量卸载技术可以保障用户在超密集异构蜂窝网络部署下得到合理有效的网络服务。首先,针对超密集异构组网中移动用户会出现频繁切换、乒乓切换和高掉话率等移动性管理问题,提出了一种业务类型分类的垂直切换机制。本文以提高网络吞吐量和用户服务质量为目标,考虑用户终端使用的业务类型,通过深度流检测技术将接入网络中的终端数据包的行为特征进行分析,得到不同业务类型,以此在切换过程中可以根据用户业务类型,动态选择切换判决条件,避免不必要的切换,减少网络信令负载。仿真结果表明,与现有的基于信号强度的垂直切换算法相比,减少了乒乓切换的次数,降低了切换失败概率,提高了系统吞吐量。其次,针对由于移动数据流量大爆发导致核心网负载不均,影响系统能效的问题,本文提出了一种基于深度学习的流量卸载机制。本文在现有研究中对用户终端流量卸载系统设计进行详细阐述。流量卸载机制详细描述了如何进行用户数据包的流量卸载资源分配,将用户侧能量损耗和网络侧能量损耗等指标作为终端数据卸载的代价,然后根据马尔可夫过程理论将其建模转化成一个动态优化问题,采用深度Q网络对优化问题进行求解。仿真结果表明,本文所提出的流量卸载算法能够有效地减轻网络负载,提高系统的能效。