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无线传感器网络是由大量微型传感器节点构成,通过无线通信的方式自组织形成的多跳网络系统。这些传感器节点能够协作的感知、采集和处理各种环境或对象信息,并以无线通信的方式将这些信息传送给用户,从而实现对各种环境的智能监测和控制,使无线传感器网络具有十分广阔的应用前景和科研价值。层次性结构是无线传感器网络中拓扑控制的主要技术,也是国内外研究者极为关注的热点问题。本文用到的是基于分簇的二层网络结构,即各簇内成员节点构成网络的第一层,主要任务是感知数据并将数据传递给簇头节点；各簇头节点构成第二层,主要任务是收集数据、进行数据融合、对簇内节点进行管理等。通过这种分层结构来管理网络,可以便于管理节点、节省能量、减少冗余数据传输。随着对无线传感器网络分层结构的深入研究,大量节省能量的分簇机制被提出,目前的分簇算法大多数关注在节省能量或者提高簇头可信性其中一个方面,没有提出一个很好的能够同时优化簇头可信性和能量利用率的方案。因此本文就以节省能量和提升安全性两方面为目标,研究合理有效的分簇机制,从而可以在节省能量的同时,也避免了恶意节点或者妥协节点担任簇头所带来的缺陷,提高网络的可用性和可靠性。本文通过分析和借鉴已有分簇算法取得的成果,结合无线传感器网络中信任管理模型的研究,并引进云理论及粒子群优化算法,提出了能够兼顾簇头可信性和能耗有效性的新的分簇算法。本文的主要工作如下：1、提出了无线传感器网络中基于信任值和剩余能量的信任管理模型。信任管理模型可以有效识别和排除网络内的恶意节点和妥协节点,进而可以有效防止内部网络攻击。本文在研究前人的研究基础上,通过结合不同应用的特点,给与不同的信任评价因素,以此在提高信任值准确性的同时,又能兼顾能量的有效利用。2、提出了无线传感器网络中基于云理论的簇头选举机制。节点的信任值具有随机性和模糊性,而云理论是综合了概率统计和模糊学的一门理论,用云理论来选择最优簇头节点更具有合理性。本章提出的机制中将节点的信任值和剩余能量作为生成云模型的输入值,通过比较云模型来选举出最优簇头节点。仿真结果显示新的选举机制在提高网络效能方面有显著成果。3、提出了无线传感器网络中基于粒子群优化算法的分簇机制。提出的分簇机制中,基站首先通过收集得到各个节点的信任值和剩余能量信息来初步筛选出候选簇头节点,然后执行粒子群优化算法,以簇内节点到簇头节点的距离最小值为衡量标准,在候选簇头节点集合中搜索最优簇头集合。