随着无线接入技术的高速、多样化的发展,使用不同接入技术、具有不同覆盖范围、性质迥异的网络共同组成了如今复杂多变的无线通信环境,“异构性”已经成为下一代移动通信系统最重要的特征之一。同时,无线电技术的日益成熟使得配备多个无线接口的多频多模移动终端成为现实。在此背景下,本论文对无线资源管理的新课题——异构网络选择进行了研究。文章既包含了CRRM架构的建立,也包含了算法的设计,试图建立一种独立于具体的无线接入技术的通用网络选择策略模型。在本论文中,我们按照如下的顺序逐步深入的展开对网络选择这一课题的研究。首先,讨论了异构网络中无线资源管理的架构设计问题,这是进行网络选择算法设计的根本立足点；其次,针对异构网呼叫接入时信令开销大、接入时延长的问题,尝试通过合理的网络选择策略的设计解决这一问题；再次,先分别从以网络为中心和以用户为中心的角度出发,探讨了单目标的网络选择算法的设计,并进一步对多目标网络选择算法展开了深入研究,且对模糊逻辑、神经网络、多目标决策、贝叶斯预测等理论在网络选择中的应用分别进行了分析说明；最后,将网络选择的含义进行了再度扩展,提出了基于多连接的网络选择问题,并对其中的业务流同步问题进行了研究,提出了有效的解决方案。在上述课题的研究过程中,充分利用了数学工具对所要解决的问题进行建模分析,并通过计算机仿真软件对算法的性能进行了验证。本篇论文的主要学术贡献包括以下几个方面：首先,针对网络选择的基础问题——公共无线资源管理(CRRM)的架构设计进行了研究,并在第二章中提出了一种适用于松耦合网络结构的带有集中控制的分布式CRRM架构,此架构具有普遍的适应性,既保持了传统的分布式架构的灵活性,又加强了对资源使用的集中监控。其次,分别从网络中心和用户中心的角度对单目标的单连接网络选择进行了研究,并在第三章和第四章中分别进行阐述。其中,第三章从网络中心角度描述了一种半前摄式的网络选择机制,能够有效节省呼叫接入过程中的信令开销,并且大大降低接入时延。并提出了一种以网络为中心的负载均衡网络选择算法对其性能进行深入论证。第四章从用户中心角度提出了一种网络选择算法,该算法不仅能够大幅降低呼叫的SIR中断概率,提高用户通信的质量,同时还能改善采用周期式负载测量机制时测量数据置信度下降的问题。另外,该算法还具有均衡网间负载的效果,能有效降低呼叫阻塞概率并提高频带利用率。再次,在第五章中目前网络选择研究的热点问题——多目标网络选择进行了探讨。并建立了贝叶斯动态线性时延预测模型,该模型能够较为准确的实现对时延的预测。在此基础上,提出了基于多目标模糊推理规则的网络选择算法,此算法不仅能够保证连接层面的业务性能,还能提高分组层面的QoS水平；另外,这种方法还实现了对业务的分别优化,满足不同业务各自特定的QoS需求。最后,在第六章中研究了多连接的网络选择问题,并提出了动态业务流速率分配方案,使得业务子流间的同步性能得到大幅度提高。