1.一种均衡安全和能耗的智能家居优化分簇路由方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)智能家居异构网络模型构建，结合室内家居环境的空间格局，构建分区域异构网络模型并部署传感器节点；

2)分层信任评估机制设计，对节点的整体信任评估包含成员节点层面的信任评价，簇首层面的信任评价和参考节点层面的信任监测；

3)优化簇首选取方法设计；

4)异常数据筛选方法设计，利用节点传输的历史数据和相同区域内其余同类型节点传输的实时数据，判断该节点发送的实时数据是否可靠；

5)结合网络模型，分层信任机制和优化簇首选取方法，提出一种均衡安全和能耗的优化分簇路由方法，包含簇首选取阶段，固定成簇阶段和稳定传输阶段；

所述步骤2)中，在步骤1)的网络环境下，设计分层信任评估机制，包含成员节点层面的信任评价、簇首层面的信任评价和参考节点层面的信任监测；成员节点层面的信任评价包含单节点的直接信任评价和邻居节点间的相互信任评价，首先，根据节点转发数据包的数量和接收数据包的数量计算成员节点自身的直接信任值，得到单个节点i的自身直接信任值： 其中，Pr表示节点i接收到的数据包总数，Pt表示节点i转发的数据包总数；其次，根据邻居节点间的交互行为计算节点之间的相互信任评价，得到邻居节点Ni对节点i的直接信任评价值： 其中，|Ni|表示节点i的邻居节点数量，DT(k,i)表示邻居节点k对于节点i的直接信任评价值，簇首层面的信任评估指的是簇首对簇成员节点的信任评估，簇首接收到簇内成员节点的直接信任值和邻居评价信任值后进行信任融合，同时考虑簇成员节点间的间接信任评价，节点间的间接信任评估由两个节点的共同邻居节点给出，在共同邻居节点中选取可靠节点作为第三方推荐节点，得到邻居节点Ni对节点i的间接信任值： 其中，|Ni|表示节点i的邻居节点数量，IDT(k,i)表示邻居节点k对于节点i的间接信任评估，根据接收到的节点的自身直接信任值、邻居节点直接信任值和计算得到的节点间接信任值，簇首计算簇内节点i的综合可信度TTi：TTi＝h1*NDTi+h2*NNTi+h3*NITi，其中，h1,h2,h3表示权重系数，且0＜h1,h2,h3＜

1，h1+h2+h3＝1，参考节点层面的信任监测指的是参考节点对所属子区域内所有节点的信任监测；在智能家居网络结构中，参考节点不仅是子区域的数据收集中心，同时也是信任管理中心，簇首将簇内成员节点的信任值发送给参考节点，参考节点处会存储簇内所有节点的历史信任值，并周期性地检查节点信任值的变化，若正常节点的信任值在一个监测周期前后出现异常下降，则节点行为可疑，若可疑节点的信任值在连续设定数量时间窗口内均发生大幅度下降，则可判定其为恶意节点；根据检测结果，参考节点为节点分配信任级别，分别为可信节点、可疑节点和恶意节点，接着参考节点会向sink节点发出请求，将恶意节点剔除出去，禁止恶意节点的一切活动。

2.如权利要求1所述的一种均衡安全和能耗的智能家居优化分簇路由方法，其特征在于，所述步骤1)中，采用基于区域划分簇的思想对室内家居环境进行分割，将每个子区域看作一个独立簇，在每个子区域中均匀部署普通传感器节点，在每个子区域门口放置参考节点，在整个区域中心放置sink节点；每个子区域进行独立的簇首选取工作，由簇首负责收集子区域内所有传感器节点的数据并传送至参考节点，参考节点再通过一跳或多跳方式将数据发送至sink节点。

3.如权利要求1所述的一种均衡安全和能耗的智能家居优化分簇路由方法，其特征在于，所述步骤3)中，根据步骤2)得到的节点信任值和信任级别，在每个子区域内进行簇首选取工作，优化簇首选取方法的实现过程如下：①簇首选取初始化：参考节点向当前区域所有节点广播信息包，收集节点的剩余能量REi、与参考节点的距离disi_RN、ID号Nid、信任值TTi；

②更新节点信息：参考节点存储节点信息作为候选节点列表，并更新列表信息，建立信任级别，即可信列表TrustedList、可疑列表SuspiciousList和恶意列表ViciousList；③计算节点质量：参考节点在可信节点列表中选取簇首，簇首的通信范围覆当前区域内所有节点，并且有充足的能量完成数据采集、信任评估和数据转发任务，计算节点i的质量为：其中，alive表示当前区域内所有存活节点的数量，REi表

示节点i的剩余能量， 表示节点i到参考节点的距离，TTi表示节点i的信任值；④选取最佳候选节点集合：优化目标是寻找质量最高的一组节点作为簇首的候选节点，寻找最佳候选节点集合的过程如下：从存活可信节点中选取一组解作为候选节点S，候选节点的数量设置为存活可信节点数量的一半；计算S中每个节点的质量；初始化迭代数itr为零，当itr达到Maxitr时结束迭代；每次迭代时，从剩余存活可信列表中随机选取一个新节点J，计算新节点的质量，随机选取S中的一个候选节点I，如果新节点J的质量高于原候选节点I的质量，则用J替代I，更新候选节点集合S；迭代结束后，得到一组质量较高的候选节点集合S；⑤随机选取簇首：参考节点从候选节点集合S中随机选取一个节点作为所属子区域的簇首。

4.如权利要求1所述的一种均衡安全和能耗的智能家居优化分簇路由方法，其特征在于，所述步骤4)中，对所述步骤3)中选出的簇首传输到参考节点的数据进行异常筛选，异常数据筛选方法包含直接数据筛选和区域相对数据筛选，实现过程如下：通过传感器节点的实时监测值和历史数据来计算直接的数据信任度，历史数据是最近一段时间内数据的平均值，得到节点i的直接数据可信度：其中，MAX表示传感

器感知的数据的最大值， 表示实时监测数据， 表示历史数据的平均值，Kddt表示实时数据和历史数据之差的绝对值的上限，通过实时数据与区域平均实时数据计算区域相对数据信任度；对于温湿度传感器，假设子区域R内温湿度传感器的数量为m，则区域实时数据的平均值为 得到节点i的区域相对数据可信度：其中，Kdrt表示当前节

点的实时数据和平均实时数据之差的绝对值的上限，如果某节点发送的数据中异常数据数量少于设定阈值时，删除异常数据即可，如果某节点发送的数据中异常数据数量大于设定阈值时，判断这个节点为恶意节点，得到节点i的实时数据可信度：DataTi＝y1*Ddti+y2*Drti，其中，y1和y2表示权重系数，且0＜y1,y2＜1，y1+y2＝1。

5.如权利要求1或2所述的一种均衡安全和能耗的智能家居优化分簇路由方法，其特征在于，所述步骤5)中，结合所述步骤1)至步骤4)，设计了一种均衡安全和能耗的智能家居优化分簇路由方法，过程如下：①簇首选取阶段：智能家居异构分簇网络模型根据室内空间的格局特点划分子区域，将每个子区域看作独立的簇，为保证每个子区域每轮有且只有一个簇首，在每个簇内独立进行簇首选取工作，由每个子区域的参考节点收集节点信息后，生成一组高质量候选节点，并随机选取节点为簇首，同时为保证簇首的可信度，只有可信列表中的节点有资格参与簇首选取；②固定成簇阶段：簇首会向全网发送广播消息给所有非簇头节点，广播消息包中除了声明包含簇首ID和簇首位置的自身信息外还包含区域号，非簇头节点收到广播信息后，解析包获取区域号，如果消息包内的区域号与自身区域号一致，则该节点向具有相同区域号的簇首发送加入请求包，请求包内包含信息有节点ID、剩余能量、到参考节点的距离、信任度以及区域号，簇头节点接收到非簇头节点的请求信息后就将其收入自己的簇中，待所有节点都加入相应的簇后，簇首会为成员节点建立TDMA时隙表指导节点发送数据；通过观察TDMA时隙中的节点的交互行为来评估节点的信任度并进行信任管理，因此需要对一般的TDMA时隙表进行改进，在数据传输帧DTF后嵌入行为监测帧BMF和信任管理帧TMF；③稳定传输阶段：在稳定传输阶段，根据TDMA时隙分配，在DTF时间帧内簇内成员节点以此向簇首发送数据，接着在BMF时间帧内监测当前传输数据的邻居节点的数据交互行为并记录，参考节点作为区域的主监测节点会监测并记录子区域内所有节点的数据交互行为，作为所属区域的数据中心，参考节点接收到簇首数据后会删去异常或错误数据再发送到sink节点，在TMF时间帧内各个参考节点收集各自区域内所有节点在DTF时间帧记录的监测结果，根据节点行为执行信任评估和信任管理。