无线传感器网络利用微型传感器与网络技术相结合,打破了人们对物理世界信息获取方式的传统观念,成为21世纪的一种新兴技术。无线传感器网络不仅在各项科研工作中产生了很大的影响,而且在社会实践中也有着广泛的应用。通常,在无线传感器网络中,节点的资源是十分有限的,特别是能量资源。地理位置靠近的节点通常具有一定的相似特性,称为时空相关性,这样就导致了冗余数据的产生。传输这些冗余数据不仅消耗了大量资源,而且降低了对有效数据的感知。在这种条件下,如何合理分配资源,提高网络的能量效率,从而延长网络的寿命,已经成为研究人员关注的热点。为了解决上述问题,本文对分簇式路由协议(即分簇算法)进行研究与设计,主要工作如下：首先,本文对无线传感器网络中的路由技术和分簇算法进行了概述,给出了一些经典分簇算法的描述,同时,介绍了本文中涉及的相关理论基础。为了解决无线传感器网络中存在的数据相关性问题,本文提出了一种基于Slepian-Wolf理论的局部数据相关性感知分簇算法LDCA。该算法综合考虑了数据的时空相关性、通信距离、剩余能量等重要因素,定义了平均熵和节点连接度作为选择簇首的决定条件,并且设计了有效的分布式算法来获得更好的网络性能和能量效率。仿真结果表明,LDCA分簇算法不仅能够获得较好的分簇结果,而且有效的降低了通信数据量。此外,在能量均衡方面也优于其它算法。其次,为了避免分簇算法在更新过程中额外的能量开销和时间开销,并且提高网络数据传输的可靠性,本文针对LDCA算法中的不足,进行了相应的改进,并提出了一种使用随机更新策略的能量高效分簇算法EECRU。在簇的更新算法中,本文使用了随机更新策略和簇首轮转机制相结合,解决了传统算法中存在的不足；在数据传输过程中,采用节点采样率控制方法,使传感节点对数据的感知更加智能,提高海量信息处理效率。同时,提出了分簇更新理论,来说明随机更新算法的高效性,并给出了数学证明。本文在相同的网络条件下,对EECRU、LEACH、DDCD三种算法分别进行了仿真实验。对比结果表明,EECRU提高了网络能量效率,能够保证网络数据可靠传输。最后,对全文进行了总结,并提出了下一步工作的重点以及对未来的展望。