异构网络中基站密集化，整体网络构成复杂，区域内无线入网技术多样，基站类型多种。异构网络已经是下一代移动无线网络的重要特性之一，对移动性的支持是蜂窝网络的一个重要的特征。在无线蜂窝网中，移动性管理具有至关重要的作用，而且无线网络的初步设计中移动性能分析是非常重要的。　　在现在更复杂的新兴蜂窝网中，移动性管理就更重要了，它对移动性网络性能影响的分析研究是非常困难的。移动性模型是在模拟为基础的无线网络的研究中的重要基石，现在最常用的移动性分析模型是Random Waypoint模型。　　本文旨在解决这一难题，用改进的Random Waypoint模型来分析蜂窝网中的两个关键参数:切换速率和逗留时间。切换速率是每单位时间切换次数的期望值，逗留时间是移动用户在一个小区所逗留的时间。我们分析了三种移动性模型，即Random Waypoint模型、合成的Levy-walk模型（它是由真实的移动轨迹构建的）和改进的Random Waypoint模型，主要分析了它们的随机参数。本文重点介绍了改进的Random Waypoint模型，分析了它的四个主要参数:转换长度、转换时间、方向转换速率和空间节点分布。将改进的Random Waypoint模型与上两种随机路点模型做了一个比较。结果表明改进的Random Waypoint模型更适用于现在更复杂的新兴蜂窝网的移动模拟。随之，将改进的Random Waypoint模型应用到三种不同的网络分析模型中，即正六边形、Poisson-Voronoi和正方形网络模型中，这三种模型中的基站分布是完全不同的。在三个网络分析模型中，分别得到了切换速率和逗留时间的分析式，我们可以得出切换速率跟基站密度的平方根是成正比的，与小区面积是成反比的;逗留时间与基站密度的平方根是成反比的，与小区面积成正比的。当取相同基站密度或小区面积时，Poisson-Voronoi模型下的切换速率最大，其次是正方形，正六边形最大;而逗留时间则正好相反。