本学位论文的研究课题来源于国家科技重大专项“超高速无线局域网的国际标准化与技术验证研究”（项口编号:2012ZX03004005-003），主要工作是对超高速无线局域网水平切换算法进行研究，提出基于神经网络和策略表的切换算法(HNNPT，Handoverbased on Neural Network and Policy Table)，以及基于层次分析法和移动估计的切换决策算法(HAM，Handover algorithm based on AHP and Motion estimation)，并进行了仿真分析和性能评估。　　全文共分五章，主要包含以下内容:　　第1章说明课题的研究背景以及课题研究的目的与意义，并介绍本学位论文的主要内容和各章节安排。　　第2章阐述了无线局域网的切换机制以及超高速无线局域网中的常见切换场景。首先介绍无线局域网中执行切换的各个步骤，结合每个步骤简述已有的一些切换算法;然后说明超高速无线局域网相较于传统无线局域网的一些差异和改进之处;最后根据接入点覆盖区域之间的关系将超高速无线局域网中的水平切换问题归纳为几个典型的场景，并提出适应于各个场景的切换机制，为课题的研究工作储备充分的知识。　　第3章对HNNPT算法的详细设计思路与步骤进行了深入的阐述。首先介绍基于人工神经网络识别超高速无线局域网中各条道路的方法，然后总结归纳每条道路上的切换规律，形成切换策略表，用户接入网络以后，网络侧根据用户所在道路调用切换策略表中相应的策略，预测用户将要切入的目标接入点并提前告知，仿真结果表明HNNPT算法降低了执行切换过程的时延。　　第4章结合超高速无线局域网中各业务的特性，使用层次分析法建立差异化的成对比较矩阵，以满足不同业务各有侧重的服务等级(QoS，Quality of Service)需求，同时根据用户的历史位置信息对其做移动估计，以减少总体的切换次数。仿真结果表明HAM算法能够降低语音用广的时延，增大数据用户的整体吞吐量，减少了总切换次数。　　第5章总结全文的工作，对未来的工作方向进行了展望。