机会网络是一种不需要源节点和目标节点之间存在完整链路,利用节点移动带来的相遇机会实现通信的自组织网络。机会网络的出现为间断性通信提供了一种解决思路,主要应用集中在野生动物保护、车载网络和挑战环境等,这些环境很难在实验室得以搭建,即使有可能也要费时、费力,因此在学术界关于机会网络的研究主要是通过搭建仿真实验来模拟现实环境。移动模型描述节点的移动方式,是机会网络仿真实验的重要组成部分,移动模型能否有效地模拟网络在真实应用中的环境,将直接影响机会网络理论研究成果可否真正得以应用。本文在社区发现算法的基础上引入社区分层的概念,对机会网络的移动模型进行研究和仿真。主要工作包括如下几个方面:首先,仔细研究机会网络、移动模型及NS-3网络模拟器的相关知识。机会网络相关知识包括机会网络的起源、机会网络的概念以及机会网络应用领域。在移动模型方面,主要对独立同分布移动模型和群组移动模型两类经典移动模型进行了概述。其次,在充分分析当前社区发现算法不足的基础上,提出一种基于节点活跃度的社区分层算法。社区内节点被划分为两个层次,一种是节点无论对内还是对外都表现的相对比较活跃;一种是节点与其他节点交流频率较少,表现相对比较稳定。并通过空手道俱乐部的真实数据证明了这种划分的有效性。最后,构造一种基于社区分层的机会网络移动模型并进行仿真。社交网络是机会网络的重要应用,因此网络中大部分节点都是人,他们之间的移动规律表现出了社区的特性。充分研究当前基于社区移动模型的不足,并考虑到社区之间的关系以及社区对节点的吸引力影响了节点的移动方式,提出社区内部结构对于节点选择的影响,更加准确的反人类的移动轨迹。进一步,利用NS-3网络模拟器工具,使用Infocom05参会人员的移动轨迹和经典移动模型CMM,与所提移动模型进行了对比分析,仿真结果表明本文所提移动模型与真实场景的符合度更高。