同步技术是无线传感器网络重要支撑技术之一，无线传感器网络的拓扑生成机制及其自组织演化模型是网络覆盖与连通、同步、拓扑控制、位置路由等关键技术的重要基础。复杂网络是有着复杂拓扑结构和动力行为的大规模网络，它是由大量节点通过节点之间的边相互连接而构成的一种图结构。复杂网络理论描述了复杂网络系统的演化规律、演化机制以及整体动态行为，为各种互不相同的复杂网络提供了普适研究方法。将复杂网络理论应用于无线传感器网络相关问题的研究己经成为该研究领域里的一个热点。复杂网络的同步理论为基于小世界网络理论的无线传感器网络模型的同步技术研究提供了一种新的思路和方法，其结论具有重要的理论意义。论文讨论了无线传感器网络的组成结构、协议栈和关键技术。针对信息传输延迟和接收时间不精确会影响无线传感器网络时间同步的问题，设计了一种改进的TPSN时间同步算法。对每个接收节点的时间值做最大似然估计，从而最接近原始时间值，根据每个节点接收数据时的时钟误差，得到系统的时钟误差，以获得更精确的同步时钟偏移量。仿真结果表明，该算法在不改变原有同步机制、不增加较大能耗的情况下，能够提高同步精度。论文介绍了复杂网络理论的发展历程及其应用领域。分析了复杂网络几种基本拓扑模型及其主要特征参数。针对无线传感器网络具有的复杂网络特性，讨论了复杂网络与无线传感器网络的相关特征，阐述了利用复杂网络理论研究无线传感器网络性质的可行性。基于复杂网络理论对无线传感器网络的特征度量进行分析，主要包括：节点度分布、聚类系数和平均路径长度，并且在Matlab平台上仿真验证。论文还将复杂网络的同步理论引入基于小世界网络理论的无线传感器网络模型的同步技术中，分析了无线传感器网络的同步条件，通过构造耦合矩阵A，求得其特征向量和特征根，取其第二大特征根λ₂（p, N）进行研究，分析其与随机加边概率p和节点个数N的关系，最后用Matlab软件仿真表明该网络模型的同步性能与随机加边概率p和网络规模有关。网络规模一定时，随机加边概率p从0变化到1,λ₂（p, N）不断变小到最后趋于N，同步化能力不断增强；在随机加边概率p相同的情况下，规模越大同步化能力越强。