移动无线传感器网络(Mobile Wireless Sensor Networks,MWSNs)由许多部署在监测区域的传感器节点构成,是一门综合多个学科的高集成度技术。移动无线传感器网络作为物联网的基础,已经被广泛应用于军事、通信、医院等很多领域,前景光明且应用价值较高,因此成为广大学者研究的一个热点。由于网络内的传感器节点能量有限且不易替换,研究一个高效的节能聚簇算法是降低网络能耗、延长网络生命周期的一个重要方法。本文对基于AP聚类和模糊C均值聚类的移动无线传感器网络层次聚簇算法进行了研究。(1)本文提出了一种基于近邻传播(Affinity propagation,AP)和改进的K-medoids的能量有效的节能聚簇算法APEEA。首先,利用AP算法确定初始簇头的数目和位置。然后,考虑节点的通信距离、剩余能量和移动速度,建立了新的权值函数。其次,采用改进的K-medoids方法,根据新的权值函数,找到优化的簇头,形成网络拓扑结构。最后,网络采用贪婪算法进行数据传输,进入通信阶段。仿真结果表明,该算法可以降低整个网络的能耗,延长网络的生存期。与LEACH、LEACH-M和APSA相比,该算法的网络生存期分别延长了 719轮、684轮和90轮。同时,能耗性能的改善分别达到16.553J(66.2%)、13.973J(55.9%)和 3.544J(14.2%)。(2)本文提出了一种基于三层聚簇结构的集中式聚簇算法TCMA。在最早提出的基于两层聚簇结构的分布式LEACH算法,基于三层聚簇结构的分布式TL-LEACH算法和基于三层聚簇结构的混合式聚簇算法HHCA的基础上,引入了模糊C均值算法,并将提出的APEEA算法应用到簇头的选择过程中,提出了一种基于三层聚簇结构的集中式聚簇算法TCMA。在基于三层聚簇结构的移动无线传感器网络中,第0层是普通传感器节点,第1层采用本文提出的APEEA算法选取簇头,第2层采用模糊C均值聚簇算法选取网格头。为了使网络的通信稳定,针对节点的移动性,本文又提出每个网格头维护一个与它相关联的簇头列表,每个簇头维护一个与它相关联的传感器节点列表。相比TL-LEACH分布式聚簇算法、HHCA混合式聚簇算法和基于两层聚簇结构的APEEA算法,本章提出的TCMA算法的网络生命周期分别实现了 300轮,180轮和90轮的性能提升,在能耗方面分别实现了 7.5J(30%)、5.75J(23%)和2.75J(11%)的性能提升,达到了增加网络寿命和网络节能的目的。可以发现,在移动的环境中,集中式层次聚簇优于混合式层次聚簇优于分布式层次聚簇。