随着无线通信技术的快速发展，未来网络的发展趋势必然是多种无线接入网络共存的场景，从而形成了泛在的异构无线融合网络。为了满足用户日益增长的通信需求，保证用户业务在不同网络间的连续性与无缝性，需要有能够支持泛在、异构的移动性管理技术来支撑，而作为其中的关键技术之一，垂直切换技术正是用于支持上述关键问题的解决，因此成为了未来网络研究的热点之一。　　 垂直切换一般由网络发现、切换判决和切换执行三阶段组成，并且可以在网络的不同层次上实现，如网络层上的MIP、传输层上的mSCTP、应用层上的SIP。MIP和SIP虽然能有效地实现垂直切换，但会产生较大的开销和切换时延;而mSCTP由于其多家乡性和动态地址重配置特性，能够很好地支持端到端垂直切换，因此本文将研究mSCTP垂直切换技术。　　 本文主要探讨了mSCTP垂直切换中出现的两个关键问题:垂直切换性能优化和垂直切换决策制定，并用NS-2在UMTS/WLAN场景中进行仿真分析。首先，在切换性能优化方面，通过分析影响垂直切换性能的两个问题——在垂直向下切换时，由于切换前后新旧路径带宽差异较大，会导致分组失序的问题，以及切换后新路径上的慢启动问题，在已有算法处理失序问题的基础上，进一步解决慢启动问题，提出了一种垂直切换性能优化方案mSCTP-POVHO。该方案通过切换后在新路径上重传未确认的数据，有效地避免了不必要的快速重传，以及通过估计新旧路径可用带宽来更新新路径上的拥塞控制参数，直接跳过慢启动阶段，从而有效的改善了切换性能。仿真结果表明，mSCTP-POVHO可以有效提高了切换的吞吐量，降低了切换时延，从而达到切换性能的优化。　　 其次，在切换决策制定方面，本文结合改进的mSCTP-POVHO与多属性决策方法，提出了一种基于QoS和面向业务的垂直切换决策方法IAE-GRA。该方法综合考虑不同业务的QoS需求，将改进的层次分析法（IAHP）、熵值法（Entropy）与灰色关联分析法(GRA)相结合，选择不同业务下的最优目标网络进行切换。仿真结果表明，与基于RSS的决策方法相比， IAE-GRA方法能针对不同的业务需求，根据当前的网络状态有效的选择最优目标网络，并且不会造成性能的降低。