由于无线接入技术的迅猛发展,出现了多种不同类型的无线接入网络,可以分为广域接入技术和局域接入技术这两大类,比如WCDMA是广域接入技术,而WLAN是局域接入技术。多种无线网络的融合是未来移动通信网络发展的趋势,网络融合的一个重要问题是对候选网络的排序和选择高效合适的网络以满足具体服务的QoS要求,而解决这个问题的关键是要提供高效可行的垂直切换算法。而目前垂直切换技术研究中的主要问题就是缺乏高效可行的垂直切换算法,针对这个问题,本文进行重点的研究,提出一个新的改进算法同时深入研究了另一种改进的算法。首先本论文针对多属性决策判决算法(MADM)中权重计算存在的问题,比如任意指定权重,或者根据人为的偏好来得到权重,提出了一种综合考虑当前服务类型和网络本身条件来得到权重的新的垂直切换算法(SNVHO),首先用AHP的方法得到服务偏好的主观权重,然后根据各个属性的均值和方差的差异程度得到客观权重,总的权重是由主观权重和客观权重组合得到,并且是动态变化的,然后使用简单加权法对候选网络进行选择,最后进行仿真,通过仿真的结果显示论文提出的算法相对于传统的基于RSS的算法(RVHO)能够显著的提高吞吐量,并且能够降低切换次数和系统掉话率。其次针对基于最大接收信号强度预测值(PRSS)加滞后余量算法(MAX-PRSS)勺切换次数较多,并且只考虑了接收信号强度作为单一切换准则等等不足,本论文研究了一种新的基于PRSS的多属性决策判决算法(GPA-MADM)。首先GPA-MADM算法使用灰色预测算法(GPA)来预测RSS的值,根据当前进行的服务是实时还是非实时的,联合动态的驻留计时器(dwell timer)和PRSS的值来更新候选网络集合。然后在网络选择阶段使用可用带宽、代价和用户偏好三个准则来选择最终的切换网络。最后使用UMTS和WLAN/WiMAX这样的异构网络进行仿真,仿真结果表明GPA-MADM算法与MAX-PRSS算法相比,切换更及时,此外有效的减少了切换次数和切换呼叫掉话率,并且提高了WLAN/WiMAX网络的利用率。