移动性管理技术是异构融合网络下亟待解决的关键问题之一。在多重网络重叠区域、环境下,网络的差异性和异构性使移动性管理技术已经无法满足终端在不同网络间的无缝切换、位置管理、终端协作等方面的需求。目前对移动性管理的研究多集中在水平切换阶段分析上,垂直切换技术也是具有挑战性的问题。本文分析了异构网络环境下不同的切换算法,但是这些算法中只考虑网络、终端和用户的特性,没有考虑到切换过程中信令等的开销,所以本文提出一种基于利润的垂直切换机制,将信令开销等多种因素包括在利润函数中,通过利润函数来做出切换决策。本文还分析了HMIPv6自适应切换机制,并且搭建了基于HMIPv6原型实验床系统,并对基于信号强度自适应与基本移动HMIPv6网络切换进行了实验验证,结果证明自适应切换在提高切换性能方面有很大优势。本文提出一种新的基于动态模糊神经网络切换网络算法,通过模糊逻辑与神经网络的结合,实现移动终端对目标接入网络的最优选择,并且通过MIPv6原型实验床系统,结合基于网络性能参数综合决策的动态模糊神经网络的切换决策算法,对MIPv6原型实验系统下的切换性能进行实验分析。仿真和实验结果表明该算法能够保证目标接入网络的最优选择,能够有效降低丢包率,改善QoS。文章最后概括总结了本论文所取得的成果,指出目前研究存在的不足之处,展望了在未来异构融合网络环境下切换技术的发展前景,为进一步深入的研究提出建议。