近年来，无线通信技术取得了快速发展，针对不同应用需求的无线网络技术也如雨后春笋般不断涌现，由于这些无线网络技术的特性各不相同，因此，由一种技术取代其他所有的技术是不可能的。目前，一些城市的热点地区已经出现被多种不同类型的无线网络重叠覆盖的现象，如何将这些采用不同技术的无线接入网系统融合构成一种新型宽带无线网络结构已经引起了业界和学术界的关注。本文正是在这样的背景下对异构无线接入网融合的相关技术问题进行研究的。联合无线资源管理（JRRM）机制有助于优化异构无线接入网融合中的无线资源使用，但是由于在联合无线资源管理中，引入了管理所有网络信息的新中心实体，因此，当前的网络结构可能需要发生很大变化。　　本文针对当前的和将来的异构无线接入网融合技术，提出了一种不需要引入新中心实体的半分布式方案，该方案是用户终端通过基于本地信息和所选择网络的模糊神经网络方法进行初始接入网络选择的，并根据其实际资源条件完成用户终端的准入控制。我们的方案是在UMTS/WLAN网络的情形下进行仿真验证的，通过仿真分析可知，同传统的分布式WLAN偏好算法相比，该方案可以有效地降低通话中断率、并且可以有效地平衡UMTS/WLAN网络之间的负载，降低阻塞率，同时还使系统的资源利用率得到提高。下一代网络的愿景是一个支持异构接入技术的全IP网络，目的是为移动用户提供在不同网络间的漫游能力。满足这种类型的移动性被称为垂直切换，为了使服务能够保持其连续性，智能技术的引入是必不可少的。本文提出了一种基于多智能体的垂直切换方案。我们建议在移动节点和接入点中引入智能体，来收集来自周围环境的必要信息。基于这些信息，智能体将预见切换以减少切换延迟。在本文中，我们定义了智能体的三种行为，包括网络监控行为，决策行为和网络选择行为，这将有助于预测切换。最后，对我们所提出的方案进行了仿真，通过仿真分析可知该方案与传统方案相比能够减少切换次数，提高服务质量。此外，我们还对两种方案下，视频应用和FTP应用的性能进行了仿真。通过仿真可知，我们提出的基于多智能体的方案与传统的方案相比，FTP应用和视频应用的吞吐量都得到了提高。