异构车联网技术是车载网络发展的必然趋势,其是多种无线通信技术在车载环境中的融合运用。汽车用户能够在提高出行效率的同时随时随地连接互联网,享受多媒体资源与车载服务。网络切换技术是异构车联网中的核心问题,切换算法的好坏直接影响到终端的服务质量。因此,本文选取了两种代表性网络展开异构车联网中垂直切换算法的研究,即LTE网络以及WIFI网络。针对异构车联网中节点分布不均匀导致负载失衡的问题,本文改进一种基于负载均衡的网络选择方法,该方法主要是为初始入网车辆选取最为恰当的网络来实现均衡网络资源,有利于提高网络信道利用率及控制网络拥塞,同时还可以减少因为车辆移动造成的网络负载频繁切换。然后针对异构车联网中车辆节点运动因速度快而频繁出入多个不同的网络覆盖区,而引发切换的成功率低及“乒乓效应”的问题,本文提出一种基于运动趋势预测的垂直切换算法。在由LTE、WIFI构成的异构车联网环境下,首先利用曼哈顿模型预测车辆运动趋势,然后计算出其在当前基站覆盖范围下的驻留时间,按照该时间把车辆节点划分为长驻留时间节点和短驻留时间节点。对于长驻留时间节点利用基于负载均衡的网络选择方法进行切换判定,而对于短驻留时间节点本文设计了一种基于模糊层次分析法的多属性垂直切换算法进行切换判决。该算法以不同接入网络的干扰噪声比(SINR)、切换时延、通信代价、可用带宽属性作为影响切换判决的因素,并根据网络属性对备选网络建立属性矩阵,利用模糊层次法来确定各个属性的权重,最后利用简单加权和(SAW)法进行判决,是否连接到目标网络。从仿真结果可知,在不同车辆数量与不同车辆速度两种仿真场景中,降低了乒乓效应,网络时延得到明显改善,提高了系统吞吐量。