随着各种无线网络技术的发展,出现了蜂窝网络、无线局域网、无线个人网、无线城域网等多种无线网络,各种无线网络在信号覆盖范围、传输速率、支持业务特性、移动性等方面都存在较大的不同,这些无线网络的共同存在形成了异构无线网络。与此同时,移动用户终端设备的无线接入能力也在不断扩充,能够支持接入多种不同制式的无线网络。如何使处于异构无线网络环境之中的用户终端选择最合适的网络进行接入,成为异构无线网络的研究热点。本文首先对异构无线网络环境下的接入选择问题进行了比较全面的综合分析,系统地对各接入选择算法进行分类,描述各类接入选择算法的基本思想,并对主要的参考文献进行深入分析,归纳总结异构无线网络接入选择研究中存在的一些问题。针对这些问题,本文提出了以下接入选择方法:(1)为了更好地体现异构无线网络环境中的用户特征,本文提出一种结合业务特性及用户偏好的接入选择算法。算法首先将用户业务划分为不同的类型,根据不同业务的特点,利用效用函数计算每个网络属性对于不同业务的效用值;然后分别利用熵值法和模糊层次分析法计算网络属性的客观权重和主观权重,整合客观权重和主观权重得到网络属性的组合权重,此外,利用模糊层次分析法计算用户对候选网络的用户偏好值;最后根据网络属性效用值和权重,分别利用简单加权法、乘法指数加权法和逼近理想值法计算各个候选网络分值,将该分值结合用户偏好值,合成候选网络的综合分值,得到候选网络的排序。仿真实验表明本文提出的算法能够根据不同的业务特性使用户选择最合适的网络进行接入,并且能减少用户在网络间的切换次数。(2)为了在接入过程中优化异构无线网络的传输性能,本文提出一种基于最优带宽资源分配的并行接入选择方法。方法首先设计了一种并行接入及带宽资源分配模型,根据无线链路的特点对无线链路传输速率进行分析,然后以最大化系统传输速率为目标,采用动态规划理论根据接入用户的个数将目标问题的求解过程分成若干个相互联系的阶段,把求解所有用户情况下的最大化系统传输速率问题转化为求解不同用户数情况下的最大化系统传输速率的子问题,推导出为用户分配带宽的最优值,最后根据用户业务的速率需求将用户接入到合适的网络中。仿真实验表明本文提出的算法能有效地提高多链路并行接入场景下的系统传输性能。(3)为了实现在接入选择过程中同时得到候选网络的分值和带宽分配值,本文提出了一种异构无线网络中联合接入选择和带宽分配方法。该方法基于模糊神经网络结构设计了联合接入选择和带宽分配的算法框架,框架包含输入模块、模糊逻辑决策模块、输出模块和学习模块。输入模块考虑了无线链路状态、网络性能及用户需求这三个方面的因素,利用接收信号强度、网络负载和用户速率需求作为输入判断参数;模糊逻辑决策模块通过模糊化、模糊推理和去模糊化这三个步骤,得到各候选网络的分值以及带宽分配值;此外,学习模块通过有监督学习修正模糊神经网络结构中隶属度函数的参数。仿真实验表明本文提出的算法能够使用户选择最合适的网络进行接入,能更好地满足用户需求,并且可以调整不同网络之间的资源利用率。