移动用户的通信终端与服务网络处于业务连接状态时,势必存在游走于不同小区间的情景。因此,确保用户在小区间切换时具有良好的网络连接状态是本文研究的重点。在宏蜂窝和小蜂窝组成的异构蜂窝网络(Heterogeneous Cellular Networks,HCN)中,由于各小区具有不同的服务半径,若将所有小区置于相同的切换场景中会造成用户体验度下降,故切换策略的设计须考虑用户移动轨迹、行为偏好及运动状态等因素。本文结合人类移动特征和速度感知对HCN中的切换算法进行了分析和研究,主要贡献和创新性体现在以下三个方面:(1)研究了现有的人类移动模型与HCN垂直切换管理技术,总结了当前切换管理方案的类别与存在的缺陷。针对HCN环境下,传统切换管理方案缺少综合考虑热点地区用户行为偏好与移动特征的问题,分析了基于行为预测与速度感知的切换管理方案应用在HCN环境下的优势。(2)提出了一种基于隐式马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的热点地区用户行为预测方法。首先,该方法将自相似性最小行走移动(Self-similar Least-action Human Walk,SLAW)模型应用到热点地区中,结合异构蜂窝小区基站分布,模拟热点地区用户移动路径。其次,使用HMM对移动用户的行为建模,通过用户的移动序列预测对应的移动时间。最后,仿真实验分析了不同采样时间和不同基站密度对用户行为预测的影响,为设计合理的切换管理方案提供设置参数。结果表明:该方法提升了热点地区用户行为预测的准确率,确保服务基站对即将到来的切换请求做出合理准备。(3)提出了一种基于用户行为预测与速度感知的切换管理方案。首先,使用模糊数学原理区分当前热点地区用户的运动状态,提出了一种基于模糊聚类的速度感知算法,该算法有效地减少了切换过程中的无效切换与乒乓效应。其次,结合用户的移动轨迹、转移时间与运动状态,建立了用户行为与速度感知模型并调节切换参数,提出了一种基于用户行为预测与速度感知的切换管理方案,从而满足用户对网络服务质量的需求。最后,实验结果表明该方案有效降低了HCN环境下的切换失败次数并减少乒乓效应,有助于提升网络资源利用率,在网络资源分配方面具有优势。