随着人工智能、5G、芯片和处理器等技术的发展,无人机的性能越来越强大,计算能力更强,传输带宽更大,反应更加迅速,在军事领域和民用领域所能执行的任务都愈发丰富。且随着万物互联概念的逐渐普及,在空中拥有额外的一双“眼睛”对很多刚刚兴起的“智慧”概念都有着不小的助力。多无人机集群,无人机形成自组织网络是目前无人机技术的发展趋势,而无人机组网中的路由问题一直是核心研究问题之一。本文针对无人机自组织网络的特性,分析了各种路由协议在无人机网络中的优缺点,并对移动自组织网络中主流的AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing,AODV)路由协议进行研究与优化,使其更加适合无人机网络,提高其在无人机自组网中的性能。本文的主要工作内容如下:在平面结构下,针对无人机网络节点移动速度快,网络拓扑变化较为频繁,能量有限的特点,以现有的AODV路由协议为基础,综合考虑节点的相对移动性与剩余能量,对路由判据进行优化,以定义的路由代价代替跳数作为判据,提出了一种具有速度和能量意识的EV-AODV(Energy and Velocity aware AODV,EV-AODV),并运用网络仿真工具针对相应的环境进行模拟。仿真结果表明,在节点速度较高时具有速度和能量意识的EV-AODV与AODV相比具有更好的网络性能。当无人机节点数目较多时,平面结构的路由协议性能有所下降。针对于这种节点数量多的大规模的无人机组网,本文设计了一种基于AODV的分级路由协议ENC-AODV(Energy and Node degree weighted Clustering AODV,ENC-AODV),应用了EV-AODV优化的路由判据,综合考虑了节点度与节点的剩余能量,选取节点稳定度最高的节点成为簇首,并采用周期性的簇头选举对簇结构进行维护,使得网络中的能量负载均衡,避免大量的路由控制消息的传播,减少网络中的路由开销,延长网络的生存时间。仿真结果表明,当节点数量较多时,与平面结构的EV-AODV和AODV相比,ENC-AODV具有更加优秀的性能。本文所提出的两种针对不同规模的无人机网络的路由协议综合考虑了仿真性能的优化和可实现性,避免了过于复杂的算法给无人机节点造成的巨额压力。此外,其算法思想不仅可以应用于无人机网络,在其它移动自组织网络中也用一定的应用价值。