随着无线通信和微电子技术的快速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）应运而生。它由部署在监测区域内的传感器节点组成，通过传感器节点之间的相互协同工作完成对监测区域的数据采集。路由算法是无线传感器网络的关键技术之一，它为传感器节点提供数据流向的线路，负责把分组数据从源节点传递到目的节点，具有重要的研究与应用价值。由于传感器节点能量有限且各个节点能量消耗不均衡，如何设计高效的路由算法以延长网络生命周期成为研究的热点问题。在国内外现有文献查阅的基础上，本文主要工作和成果如下：根据路由算法的特点及设计原则，分析簇头均匀分布与网络负载均衡之间的关系，考虑簇头选取的标准，结合高斯分布概率密度函数的性质，针对无线传感器网络生命周期短以及簇头分布不均匀等问题，提出了高斯分簇路由算法（Gauss Clustering RoutingAlgorithm,GCRA）。算法结合簇头之间的最优间距确定均值，结合簇头所占比例确定方差值，通过节点剩余能量设计概率函数。在簇头选取的具体过程中，目标节点与已知簇头的间距作为参数并根据概率函数确定其是否为当选簇头，在簇形成阶段选取距离最近的簇头节点为其最终簇头。针对GCRA算法的不足，论文通过引入最小概率阈值进行改进，提出了改进的高斯分簇路由算法（Modified Gauss Clustering Routing Algorithm, M-GCRA）。该算法在剩余节点中划分候选簇头概率带，使得概率值小于最小概率阈值的节点不再竞争簇头，缩小候选簇头节点的选择范围，从而达到降低算法的时间复杂度的目的。根据高斯分布的概率密度函数数值表，理论分析确定算法中方差值以及均值和方差之间的相互关系，并通过仿真实验证明理论分析过程的正确性。在MATLAB环境下，仿真结果表明，与LEACH和CMCRP算法相比，M-GCRA算法能够选取剩余能量较大的节点作为簇头，同时保证簇头的均匀分布，均衡节点的能量消耗，算法在延长网路生存周期和提高接收的数据量上均具有显著的效果。