机会网络(Opportunistic Networks)是一种不需要源节点与目的节点存在完整路径，而是利用节点移动带来的相遇机会实现节点间网络通信的无线自组织网络，以“储存—携带—转发”的路由模式实现节点间的消息传输。机会网络是传统无线自组织网络向实用化发展的一种重要演进和变形，近年来已经引起国内外研究人员的广泛关注，可在环境监控、军事、深空探测、交通管理、灾难救援等领域进行应用。　　机会网络中数据的传输依赖于节点运动，而移动模型可以刻画节点运动的特征，是机会网络研究的一个重要方向。移动模型描述的是网络中带有通信设备的节点在一个模拟场景中的移动方式，反映的结果与现实场景的相似度可以直接影响到网络性能仿真评价的结果。随着城市轨道交通的高速发展，轨道交通在城市的交通体系中占有越来越重要的角色，国内也有越来越多的城市开始运营城市轨道交通系统。但是相对于普通车辆的移动和行驶而言，轨道交通列车的移动、行驶和载客量等都有较大的差异，因此有必要专门针对城市轨道交通建立一种新的城市轨道交通移动模型来研究移动用户的数据传输。　　本文提出的城市轨道交通移动模型(Metro Model)，结合了城市轨道交通中真实的列车行驶和客流的特性，由不同节点和现有的城轨基础设施组成了完整的城市轨道交通移动模型。同时提出了适用于此模型的定位转发路由算法(LFA)。所建立的移动模型经过ONE仿真平台模拟仿真后，与真实场景数据集infocom06以及RWP模型对比分析，结果表明城市轨道交通移动模型的节点相遇时间和节点相遇间隔时间更接近于真实场景的数据，具有一定的社会性。而在路由算法的仿真中，与Epidemic和Prophet算法进行性能比较，通过对比证明本文提出的定位转发算法在提高数据传输和降低网络负荷上具有一定的优越性，为城市交通高峰期的通信提供理论参考，也为机会网络中传输机制进一步研究提供基石出。