在移动Ad-hoc网络中,由于移动设备依靠邻居节点来传递信息与维持网络连通,因此移动网络具有深层次的协作性,潜在的节点移动模式会对网络协议设计与网络性能评估产生很大的影响。由于无线通信设备一般都由人类携带或控制,所以对人类移动行为的理解可以使我们实现更真实的网络仿真并更准确的评估移动网络的网络协议性能、传输性能等。传统的经典合成移动模型大多没有在建模过程中考虑到人类的行为模式,而近年来一些学者提出的基于真实数据集的移动模型由于受到数据集本身的限制也没有考虑到大规模网络下由节点移动引起的群簇演化相关特性。针对该问题,本文在分析城市场景真实数据集的基础上研究人类群簇演化的特性,发现了网络演化过程中群簇动态变化的相关特性,由此结合随机路点移动模型(Random Waypoint Mobility Model, RWP),提出了一种城市环境下基于人类群簇演化特性的移动模型(Urban Human Cluster Evolution Mobility Model, UHCE)。本文的主要研究工作包括以下四个方面：(1)对目前主要的现实场景数据集按照采集方式和采集场景进行分类总结,选用Shanghai和Beijing这两种大规模部署的GPS数据集进行分析研究,从群簇大小、群簇重构过程、游离节点行为和群簇生存时间四个方面进行统计分析,并以此作为模型设计的真实依据；(2)在RWP移动模型的基础上,结合本文对真实数据集分析时所发现的群簇行为模式,提出了一种城市环境下人类群簇演化移动模型(UHCE);(3)利用C语言实现了UHCE移动模型及该移动模型仿真评价功能,并可以生成NS-2网络仿真器所需的场景文件,为网络性能评价奠定基础；(4)对本文提出的UHCE移动模型在真实性方面进行了分析评价,以RWP移动模型为参照,实验验证了UHCE模型中由节点构成的群簇的演化方式具有人类的群簇演化特性,能更好的反映城市场景中群簇的真实动态变化。