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无线自组网是一种节点以动态、自组的方式互连形成的网络，被广泛应用于军事、无线传感网等多个领域。网络节点间的通信需要借助其他中间节点，让中间节点实现路由的功能。然而，节点的移动性、拓扑的变化性等特性使得传统路由算法无法直接应用于无线自组网。因此，如何在源节点和目的节点之间找到有效的路由成为研究的难点。传统的无线自组网路由算法基于最短路思想，会导致网络内的负载分布不均。而负载不均衡会造成端到端时延增大、传输比下降、网络生存时间下降等严重的后果。因此，对负载均衡路由算法的研究具有重要的意义。 无线自组网路由算法可以分为表驱动和按需两大类，其中，按需路由算法比表驱动路由算法更具优势。在按需路由算法中，AODV算法的应用较广，并且在重负载情况下的性能相对较好。现有的负载均衡策略可以分为单路径方法和多路径方法。其中，单路径方法的性能较好。因此，本文以AODV算法为基础，采用单路径负载均衡策略对算法进行改进。 提出一种新的负载均衡路由算法LB-AODV。改进算法将节点的负载分为即时负载和过往负载。即时负载反应了节点当前的繁忙程度，而过往负载反应了节点在过去承担的负载总和。用节点的接口队列长度反映即时负载，节点的剩余能量反映过往负载。重视路径上的瓶颈关键节点对网络性能的影响，提出路径的最小剩余能量和最大队列长度指标，在控制分组和路由表的相关表项中添加相应的字段加以记录。利用宽松因子对经典AODV算法的跳数准则进行放宽，在选路时倾向于选择具有较大的最小剩余能量，较小拥塞度的路径，避开负载较重的瓶颈节点。 在LB-AODV算法的基础上，引入存储优化策略。提出最大队列长度和最小剩余能量的压缩存储策略。存储优化的LB-AODV算法可以有效降低算法的存储开销和控制分组的大小，适用于对存储要求更为严格但允许增加一定计算开销的网络。引入存储优化策略使得算法能适用于更多不同需求的应用场景。 使用仿真软件NS2对改进算法进行仿真。分别从端到端时延、传输比、死亡节点数等方面比较LB-AODV算法与AODV算法、队列呼叫准入方法、改进能量路径方法。对算法在不同负载情况下的适应性进行了分析。结果显示，LB-AODV算法能降低网络的时延，提高传输比，降低分组平均能耗，改善网络性能。算法能适应不同的负载程度，在不同的负载下提供稳定的性能。并且，在重负载情况下较传统算法有显著的性能提升。还对算法中的参数进行了敏感度分析，算法对参数的取值不敏感。仿真比较了存储优化的LB-AODV算法和LB-AODV算法。结果显示，通过恰当地选择压缩策略，可以在保证网络性能的同时，大幅度降低算法需要的存储空间和带宽占用。