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近年来,无线传感器网络已经被广泛应用于各种领域,时钟同步技术作为无线传感器网络的一个重要技术支撑,它一直是研究者的一个重点研究对象。基于一致性的时钟同步协议具有很好的鲁棒性和可扩展性,而且它能够同时补偿时钟的斜率和偏差,因而在近几年基于一致性的时钟同步协议受到越来越多的关注。本文针对ATS同步协议算法的收敛速度慢、同步精度低这两方面内容进行研究。首先,本文对无线传感器网络的基本概念和应用场景进行介绍,并阐述了同步机制的性能指标、影响同步的关键性因素、以及集中式和分布式无线传感器网络的同步原理和实现方法。其次,对Bootstrap算法进行改进,并在IEEE1588同步协议下分别采用Kalman滤波算法和改进Bootstrap滤波算法来维持晶振的稳定度,通过MATLAB仿真验证了改进Bootstrap滤波算法能够对晶振进行有效校正估计,其估计精度与Kalman滤波算法的估计精度接近一致,且改进Bootstrap滤波算法能够实现晶振的快速稳定。然后,分别采用自适应加权法和基于自然选择粒子群算法建立数据融合模型,计算网络的最优融合估计,通过MATLAB仿真验证了基于自然选择的粒子群融合算法可以提高数据的融合精度;同时将自然选择的粒子群融合算法与改进Bootstrap算法相结合,验证了在小样本条件下,基于自然选择的粒子群融合算法能够对网络节点进行有效融合,并产生一个具有较高精度的虚拟时钟。最终,在ATS协议的基础上对它的收敛速度和同步精度进行改进研究。用虚拟时钟的时钟精度代替普通节点的时钟精度,并通过ATS协议提高网络的同步精度;用基于ATS协议的分层同步算法提高了网络的同步收敛速度。通过MATLAB软件仿真验证上述对ATS协议改进的有效性。