移动无线传感器网络MWSN(Mobile Wireless Sensor Network)经过多年的发展，已经在军事、环境科学及野生动物监测等领域有了广泛的应用。目前，移动无线传感器网络是许多国家及研究部门着重关注的科研领域之一。MWSN是由部署在某一个固定区域范围之内的大量移动传感器节点组成，由于节点的移动性，网络的拓扑结构动态变化，源节点到目的节点不能保持一条固定的路径，所以传统上的路由算法不能适用于MWSN。在MWSN中，节点移动所遵守的移动模型是路由算法的基础，设计相关的路由算法必须充分考虑节点移动模型的特性；由于每个移动传感器节点的内存容量与能量都是有所限制的，所以在进行路由选择时对节点内存的容量进行有效的管理对整个网络的生存周期至关重要。本文针对移动无线传感器网络的特点，基于节点的RWP(Random Way Point)移动模型，对网络的路由算法及消息队列管理进行了研究，相关工作如下：首先，分析了已存在的路由算法,这些算法大多是根据历史信息来确定节点下次与目的节点相遇的概率，并以此概率为指导对消息进行转发。基于历史知识的本质是用统计方法来预测相遇概率，而统计方法本身存在不确定性的缺陷。而本文基于节点的RWP移动模型及节点的运动状态，提出了一种新的路由算法LDM，该算法通过建立节点运动的数学模型，推导出节点当前的传输概率，在进行路由选择时，LDM以节点的传输概率及剩余能量为参考进行下一跳转发节点的选择。其次，在LDM算法中，针对消息队列的管理，通过分析已有的消息队列管理算法DOA，LIFO，MOFO，在综合考虑传输成功率，消息的存储时长及消息的转发次数等因素的基础上，提出了基于消息年龄与大小的管理算法MDC-AS。最后，使用ONE仿真器对LDM算法进行了仿真实验，并与DT,Epidemic,FAD算法在网络的传输成功率、平均延时、网络开销比及网络寿命方面进行了比较，结果显示，LDM算法在综合性能上有所提升。