无线传感器网络是一种典型的分布式无线通信网络,集成了传感器、嵌入式计算、网络通信三大核心技术。由于具备信息采集、数据处理和无线通信等功能,无线传感器网络在军事侦察、环境监测、医疗健康、工业生产及危险环境等领域均有非常重要的理论意义和实用价值。时间同步是无线传感器网络支撑技术之一,准确的时间信息是无线传感器网络应用和自身协议运行的基础。因此,受到广泛关注,成为无线传感器网络的研究热点。一致性算法作为多智能体系统协同控制的研究核心,是解决分布式网络协同控制问题的有效方法。因此,一致性算法用于解决无线传感器网络时间同步问题具有良好的发展前景。本文在对一致性算法和无线传感器网络时间同步机制理论和算法研究的基础上,针对分布式一致时间同步算法进行了深入研究。所作的主要工作如下:(1)针对分布式时间同步算法能耗大和收敛速度慢的不足,提出了一种基于簇型拓扑结构的一致时间同步算法。该算法将无线传感器网络分簇技术引入分布式一致时间同步算法,采用簇头节点负责簇内通信的方式改善了分布式时间同步算法的能量消耗,依据簇的规模为时钟补偿参数更新公式赋予权值提高了收敛速度。理论分析和仿真实验验证了算法的有效性。(2)针对时钟模型由漂移量和偏移量两个控制参数同时决定,节点时钟模型更接近于二阶一致性算法模型的情况,分别基于绝对速度和基于相对速度的二阶一致性算法,提出了两种新的分布式二阶一致时间同步算法。经计算机仿真表明,该算法的收敛性能优于一阶一致时间同步算法。同时,通过仿真实验得到算法收敛性与网络连通度之间的定性关系,并验证了算法在有新节点加入情况下的鲁棒性。(3)提出了一种基于预测机制的快速二阶一致性算法。该算法在经典二阶一致性模型中添加预测项,通过仿真实验和对图的Laplacian矩阵性质的研究,验证了算法的有效性。仿真结果表明,新算法收敛速度快,收敛性能好,优于经典二阶一致性算法。最后,将改进算法应用于解决无线传感器网络时间同步问题,提出了基于预测机制的快速二阶一致时间同步算法,成功实现了分布式网络的时间同步。