La comunicación aire-aire (A2A) juega un papel vital en las redes de vehículos aéreos no tripulados (UAV) a baja altitud y requiere un modelado de canal preciso para apoyar el análisis y diseño del sistema. Un desafío clave en el modelado de canales A2A radica en extraer características de clúster confiables, que a menudo son limitadas debido a la escasez de datos de medición. Para superar esta limitación, se propone un método de análisis de características de clúster para canales A2A de UAV en entornos urbanos. Primero, reconstruimos entornos urbanos virtuales, seguido de la adquisición de datos de canal A2A utilizando técnicas de trazado de rayos (RT). Luego, se aplica un algoritmo de agrupamiento de densidad de potencia de núcleo (KPD) para agrupar los componentes de múltiples trayectorias (MPCs). Para mejorar la precisión del modelado de los desplazamientos angulares intra-clúster en los dominios de elevación y acimut, se introduce además una red generativa adversarial de Wasserstein con penalización de gradiente (WGAN-GP) para el modelado generativo. Se realiza un análisis exhaustivo de las características clave del clúster, incluyendo el número de MPCs intra-clúster, el retraso intra-clúster y las dispersión angulares, el número de clústeres y las distribuciones angulares. Los resultados numéricos demuestran que el enfoque basado en WGAN-GP propuesto logra una superior precisión de ajuste angular en comparación con los métodos de distribución empírica convencionales.