时间同步是无线传感器网络能够稳定运行的重要支撑技术。近年来,分布式的一致性时间同步协议以其良好的鲁棒性和可扩展性成为时间同步领域的研究热点,但是此类算法收敛速度慢,通信开销较大。在已经部署的无线传感器网络中,很多网络采用簇型结构,因为分簇能够提高网络可扩展性并促进数据融合。因此,为了克服一致性同步算法的缺点,将一致性时间同步协议和簇型网络相结合的同步方法被提出。然而,目前该类算法仍然存在进一步优化的空间,例如,每个节点都需要周期性的向邻居节点广播同步消息,导致同步过程中产生较多的消息交互。针对上述问题,本文根据簇型网络的结构特点,提出改进的面向分簇无线传感网的最大一致性时间同步算法。主要工作如下:1.调研无线传感器网络时钟同步技术,对时间同步的现状和一致性时间同步算法进行介绍和分析。2.针对目前分簇无线传感网一致性时间同步算法通信开销大的不足,提出一种面向簇型无线传感器网络的基于消息转发的最大一致性时间同步方法(Forwarding-Based Maximum Consensus Time Synchronization,FBTS)。FBTS的同步过程由簇头发起并分为簇内首次时间同步、基于消息转发的簇间时间同步和簇内再次时间同步三个阶段。在簇间同步中,普通簇内节点都无需通信来与其他节点进行同步,与已有方法中每个周期簇内节点都需要广播或者回复消息相比,能够有效降低同步的通信量并提高收敛速度。理论推导和对比分析表明,FBTS在收敛速度和通信开销方面都优于MTS(Maximum Time Synchronization,最大一致性时间同步)和CMTS(Cluster-Based Maximum Consensus Synchronization,基于分簇的最大一致性时间同步)。3.为了进一步降低同步过程中的网络通信量,提出一种基于门限的逻辑时钟过滤的最大一致性时间同步方法(Threshold-Based Maximum Consensus Time Synchronization,TBTS)。TBTS将同步过程分为基于门限的簇内时间同步、簇间时间同步和单向簇内时间同步。在基于门限的簇内同步中,提出节点逻辑时钟过滤方法来减少节点间信息的交互次数。理论推导和对比分析表明,TBTS和FBTS收敛速度一样,TBTS同步过程中的通信开销比FBTS更小。4.通过仿真,本文分析了FBTS和TBTS两种同步方法的收敛时间、可扩展性和同步中的信息交换次数,并通过与当前主流算法对比,证明了所提算法的性能。本文针对簇型无线传感器网络和一致性时间同步算法,提出改进的时间同步方法来提高算法收敛速度并减少同步开销,且所提算法可以对同时时钟斜率和偏差进行补偿,延长了再次同步的周期。因此,本文的研究对于一致性时钟同步算法的应用和发展具有一定的参考价值。