新一代的无线通信系统是由多种无线网络重叠覆盖而成的异构网络融合系统。不同的无线网络具有不同的接入技术,不同的无线接入技术在覆盖范围、网络架构、传输速率、移动支持性等方面各有差异。随着业务量的快速增长,异构融合网络中出现不同网络间负载不均衡,导致用户服务质量降低,系统整体无线资源利用率下降的问题,因此,合理分配和利用有限的无线网络资源已成为无线通信领域的研究重点和热点。异构网络的负载均衡是无线资源管理的关键技术,用来解决不同无线网络间的负载不均衡的问题,可以在保证用户服务质量的基础上提高无线资源利用率,是本文的研究重点。论文首先对目前常见的四种异构无线网络融合模式和无线资源管理技术进行了概述。然后对同构网络和异构网络的负载均衡技术的国内外研究现状进行了总结和分析。在已有研究的基础上,分别基于网络接纳控制和强制切换提出了两种负载均衡算法:(1)基于接纳控制本文提出了基于模糊神经网络的负载均衡算法,本算法主要包括差分预测、预判决、模糊神经网络和接入判决模块。在预判决模块,算法根据终端的移动速度设置不同的接纳机制,并且为实时业务和非实时业务设定了不同的接纳流程。在模糊神经网络模块,算法综合考虑了用户业务要求和网络负载状况,将接收信号强度、带宽、负载、资费作为接入网络判决因素。仿真结果表明,该算法能够有效降低网络的丢包率,改善用户业务体验,减少不同网络间的负载差值,从而有效实现系统网络间负载均衡。(2)基于强制切换本文提出了基于效用函数和模糊逻辑的负载均衡算法。该算法首先通过网络控制中心周期性监测系统中各网络的负载状况,当发现过载网络时,通过一定策略选择过载网络中的部分用户切换至系统中的轻载网络,以此来实现不同网络间的负载均衡。本算法在增负网络选择时分别针对实时业务和非实时业务的特性定义了不同的效用函数,使业务接入最合适的网络。仿真结果表明,该算法能够降低网页的响应时间,提高用户满意度,有效实现网络间负载均衡,提高系统整体无线资源利用率。