在复杂多变的空中作战环境下,单个无人机受侦察范围、攻击强度和工作效率等因素的限制,导致其战场存活能力和任务完成能力都大大降低,通过一群自主组网协同作业的小型无人机而组建的无人机蜂群系统,能极大增强无人机的任务完成能力。无线紫外光能在复杂大气和电磁环境下为无人机间的数据传输提供可靠、隐秘的通信网络。而无人机在实际作战飞行中机载能源有限,在机间信息交互过程中设计能效优化的通信路由算法可以有效延长无人机蜂群的作业时间。因此本文结合紫外光散射通信特点,研究了不同网络结构下的无人机蜂群中无线紫外光通信网络能耗均衡路由算法。具体研究内容如下:（1）研究了机间紫外光隐秘通信能耗均衡平面路由算法。针对无人机蜂群平面网络的能耗均衡问题,分析了机间紫外光通信链路模型和能耗模型。在利用蜂拥控制理论使无人机完成队形保持的基础上,首先通过调整无人机节点的发射功率来获取邻居节点信息并建立邻节点信息表,再在机间通信路由选择过程中,引入路径损耗和节点剩余能量构建链路权值函数,最后根据此权值函数找到无人机节点间的最优通信路由。仿真结果表明,所提算法可以根据无人机节点能量动态地选择多跳数据传输路径来进行信息指令的交互,达到了延长无人机蜂群作业时间的目的。（2）研究了无线紫外光协作无人机蜂群非均匀分簇能耗均衡路由算法。分簇路由算法因其传输时延低、可扩展性强等优势,更适用于大规模的无人机蜂群网络。本文通过引入距离项和能量项,对EEUC（Energy-Efficient Unequal Clustering）算法的候选簇首选举阈值及入簇条件进行了改进,并在簇间通信过程中,通过选择最佳的簇首节点将数据以多跳路由的方式转发至长机。仿真结果表明,与LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）和EEUC相比,改进算法下的无人机能量效率分别提升了 21.7%,4.6%,无人机蜂群的生命周期分别延长了 26.2%,7.8%,有效提升了无人机蜂群的网络性能。综上所述,本文对无人机蜂群中无线紫外光通信网络的能耗均衡路由算法进行了研究。经仿真验证,本文所提的路由算法可有效平衡无人机节点的通信能耗,并延长无人机蜂群的作业时间。