随着全球通信行业的发展,终端用户的业务量需求日益增大,业务种类也越来越多,同时出现了各种高动态终端,这些都对通信技术提出了更高的要求。作为全球通信系统的重要组成部分,卫星通信发展至今,单层的LEO、MEO或GEO卫星网络已经不能满足复杂的通信需求,融合各层卫星的卫星异构网络已经成为未来的发展趋势。由于卫星和移动终端之间相对高速运动,终端用户需要在卫星之间不断切换以获得不间断的通信服务,切换算法的性能将直接影响用户的通话质量。本文在GEO/LEO卫星异构网络场景下,分析总结现有的卫星切换技术,对卫星网络中的切换进行了深入研究,并针对不同的业务类型,设计了不同的切换算法。本文针对非时延敏感业务的服务质量难以保障以及LEO卫星星间负载不均衡问题,在GEO/LEO卫星异构网络中,采用信干噪比作为切换触发指标,并综合考虑带宽、传输代价、卫星负载状况等多种网络属性,提出了基于负载均衡和QoS(Quality of Service)保证的切换判决算法。该算法兼顾全球的业务量分布,设置区域业务量动态映射因子,有效调整卫星负载状况在切换决策中的占比,提升卫星资源利用率。为了对本文的算法性能进行仿真,搭建了分时隙的卫星异构网络无线资源管理仿真平台,并与基于信号强度的切换判决算法以及多属性切换判决算法对比,验证了本文算法可以有效提升系统吞吐量、切换阻塞率以及网络负载均衡度等性能。本文针对移动终端高速运动引起的时延敏感业务切换失败率高的问题,通过分析终端运动特性构建终端运动模型并结合卫星星历信息,提出了速度感知的基于时间演进图(Time Evolving Graph,TEG)的切换预测算法。根据卫星对终端覆盖情况生成有向图,将星间切换建模为有向图最短路径问题,针对不同的切换策略可以设置不同的权重,并根据卫星负载情况和终端的位置坐标更新子图。仿真结果表明,本文的算法可以适用于各种运动速度的终端,可以更好地适应网络负载的变化,并且对于高速运动终端具有更高的预测准确性。