随着“泛在网络”“三网融合”以及物联网应用的兴起，未来的无线网络将逐步演化为一个复杂的无线网络系统。而复杂无线网络系统与传统的单一技术体制支撑的网络系统不同之处在于网络系统的控制管理的复杂化。具体表现如缺少支撑复杂无线网络控制管理技术研究的控制管理模型，复杂无线网络中针对用户高速移动带来的位置管理挑战，多业务宽带调度带来的无线调度系统设计复杂，以及异构环境面临的业务流网络选择问题等。　　 针对复杂无线网络控制管理技术研究面临的问题，本论文从复杂无线网络控制管理模型、位置预测模型、调度碎片现象以及异构无线网络多业务流网络选择等四个方向展开复杂无线网络控制管理关键技术研究探索，主要工作和创新性成果包括：　　 (1)提出复杂无线网络控制管理模型　　 为了满足复杂无线网络自适应控制的要求，首次提出了基于复杂适应系统理论的复杂无线网络控制管理模型研究，设计了基于多代理系统的控制管理模型。基于该模型的建模思想及框架结构，描述了复杂无线网络控制代理的统计学习、状态预测、参数控制等行为。面向复杂无线网络的控制管理模型为本文进一步研究复杂无线网络控制管理技术奠定了基础。本文在OPNET仿真思想指导下搭建了控制管理模型的仿真场景，结合通信网络拥塞控制技术验证了模型的有效性。　　 (2)提出复杂无线网络位置管理中基于贝叶斯网络的位置预测方法　　 针对复杂无线网络位置预测难题，本文突破传统位置预测模型只能基于少量位置预测因素开展位置预测技术研究的束缚，首次引入了贝叶斯网络理论设计位置预测模型。该模型可以在复杂无线网络环境下，将位置预测所需的运动信息、地理环境信息、随机信息等纳入到贝叶斯网络模型中进行数据处理并预测终端的未来位置。基于贝叶斯网理论的位置模型具有数据统计学习、同时输出概率值及预测时间、图形化表示等特点。仿真结果表明，基于贝叶斯网络的位置预测方法，相较于其他基于小区信息、运动信息的算法可以获得更高的预测准确度。同时，该模型可以区分高中低速用户，能够在贝叶斯网络中传递位置预测因素，真实的反应位置预测因素在贝叶斯网络中传递的有效性。　　 (3)提出复杂无线网络中基于资源预测的调度碎片避免机制研究　　 在无线网络系统中，为了保障传输的可靠性而引入了ARQ机制。这种机制带来数据传输的高度可靠及灵活的同时，也导致了内存管理的复杂，表现为产生大量调度碎片累积的现象。本文分析了ARQ机制、分组调度以及分段机制之间的关系，并对三种机制相互作用下产生的调度碎片现象展开研究分析，建立了调度碎片生灭及空间分布的数学模型；为减少调度碎片的产生，设计了基于资源预测的二次指数平滑法的碎片避免机制。为验证碎片生灭模型及避免机制，设计了基于LTE系统的仿真场景，仿真结果表明，碎片生灭及大小符合数学模型，且调度碎片避免机制与传统的调度机制相比，能够有效减少碎片的生成以及提升存储管理的性能。　　 (4)提出复杂无线网络接入控制中基于赋权二分图的集中式网络连接选择机制　　 针对复杂无线网络异构的特征，研究了基于赋权二分图的集中式网络选择机制，首先给出了网络选择机制的评价指标，即业务流对网络的匹配度。接着给出了基于二次指数平滑法的网络资源预测方法，并在此基础上设计了一种集中式的网络选择框架，该框架下执行的网络选择可以兼顾网络资源及业务的QoS需求。仿真结果表明，本文提出的网络选择机制可以使整个业务的平均满意度达到90％左右，在保证满意度的同时，提升业务接入系统的成功率和系统资源的利用效率。同时通过仿真分析了网络选择机制执行过程中满意度变化趋势，分析了本文提出的机制在性能方面提升的原因。