未来的移动通信网络会是由各种不同接入技术融合在一起的异构网络,这种复杂的网络能够为用户提供各种接入方式、传输速率、多样化的服务,更好地体现出用户的需求。垂直切换相关技术是异构网络管理技术中非常重要的组成部分,它能够保证移动终端在不同网络问进行移动时的服务质量(Quality of Service, QoS),因此垂直切换算法的好坏直接影响着整个异构网络的性能。本文主要研究了垂直切换过程中的切换判决问题,并设计了基于马尔科夫过程的垂直切换判决算法。针对现有单属性算法的不足,本文首先提出了基于马尔科夫过程的单属性算法,主要考虑了接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)因素,利用RSS构造用户在切换区的预留生存时间模型,较为有效地延长了用户在优选小区的使用时间,并建立用户速度与切换门限值之间的关系式,使得切换门限值能够根据用户的速度进行动态的调整,从而使得系统性能在一定的范围内有所提升。本文又提出了基于马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)的多属性算法,考虑与系统相关的多个QOS因素构造回报函数,以及利用G1法与熵权法确定各个因素之间的相对权重,最后使用相关迭代算法求出最优解,选择在决策时刻点能提供最大回报值的网络进行切换.为验证所设计的两种算法的性能,文中以MATLAB和NS-2为平台建立了仿真环境,并与现存的其他切换算法进行比较。仿真结果表明：基于单属性的垂直切换判决算法,在平均切换次数、可用带宽、网络利用率、决策延迟等方面的性能较原有算法有所提高；基于多属性的垂直切换判决算法,在平均切换次数、总回报值等方面的性能较原有算法有所提高。