机会网络不同于传统的多跳无线网络，它不需要依赖于基础设施，也不需要一直存在端到端的连接，而是依靠节点移动、相遇带来的机会，采用“存储—携带—转发”的路由机制进行数据转发，广泛应用于国家安全、抗震救灾等众多领域。　　机会网络中，模拟节点运动的移动模型则是机会网络各类研究的重要基础。由于节点的移动会对网络的拓扑结构、数据转发等产生重大影响，因此，选择一种合适的移动模型至关重要。为了有效的评估机会网络中的网络性能，则要求移动模型必须准确，真实的描述现实移动场景，能够更准确地模拟真实世界的运动情况和网络的动态效果。本文提出了一种更加接近真实情况的校园学生日常生活移动行为的移动模型，根据机会网络中节点在其所属社区的停留时间服从幂律而非经典的指数分布，将校园环境中学生运动节点建模成半马尔可夫模型，并对其稳态性进行了分析，验证模型的合理性。将学生们的日常活动分为四个子模型，分别为学习子模型、宿舍子模型、外出活动子模型和交通子模型，对节点在各个社区之间的切换用半马尔可夫算法进行建模，推导出节点任意时间在各个社区的稳态概率分布，并给出了节点在各个子模型之间的切换流程，从而设计了一种机会网络中根据真实场景建模的新的移动模型——基于校园社区的移动模型(Campus-Based Community Mobility Model, CBCMM)。　　通过仿真分析方法对提出的校园社区移动模型进行了实验验证，对各种参数，包括节点的相遇时间和相遇间隔时间等与真实数据集进行对比，表明我们的模型生成的合成轨迹很好的匹配了真实的数据轨迹，验证了模型在校园环境中的可行性，能够有效的模拟校园网络环境下学生节点的实际运动情况，从而真实的模拟了人类真实场景下节点的行为特性。论文最后还分析了校园社区移动模型对机会网络中各路由算法的性能影响，验证了校园社区移动模型相对于其它移动模型能够有很好的性能保证。