微机电系统、片上传感器、无线通信和网络等技术的进步推动了无线传感器网络研究的兴起。作为其支撑技术之一的时间同步机制也受到广泛关注,成为无线传感器网络的研究热点。针对现有无线传感器网络时间同步算法的不足,本论文在基于簇的多用户网络的可变精度时间同步算法设计、分布式一致时间同步的加速算法设计以及层次型一致性时间同步算法设计三方面开展了研究工作。针对固定精度时间同步算法无法高能效地服务于多用户无线传感器网络的问题,提出了一种轻量级的可变精度时间同步算法。首先通过对簇内同步误差进行分解和建模得到了同步误差与同步周期的近似正比例关系,以及使该比例关系成立的条件;然后设计了保证误差-周期比例关系成立的基本时间同步算法,并在其基础上加入自适应同步周期调整机制以实现可变精度时间同步,其搜索到目标同步周期的速度和准确性都高于现有的自适应时间同步算法。平面型、分布式一致时间同步算法具有良好的鲁棒性和可扩展性,但是它收敛速度慢,不利于在大规模网络中的应用。通过将分布式一致时间同步的迭代过程映射到马尔可夫域,分析了其在循环网和类均匀网中的收敛速度与节点邻居数分布以及网络规模的关系。在此基础上提出了基于邻居数分布调整的分布式一致时间同步加速算法,并讨论了加速算法的邻居数选择策略以平衡算法的加速效果和节点通信功耗。针对平面型、分布式一致时间同步算法通信开销大的问题,提出了基于簇树混合结构和基于被动分簇的两种层次型一致性时间同步算法,通过把节点划分为多个簇,并以簇为单位进行一致性同步,极大地降低了平面型、分布式一致时间同步算法的同步通信开销。同时,被动分簇可以缩短一致性同步路由关键路径的长度,有利于减小全网同步误差和加速一致性同步的收敛,因此基于被动分簇的层次型一致性时间同步算法还获得了优于平面型、分布式一致时间同步算法的同步精度和收敛速度性能。