随着万物互联互通时代的到来,准确、可信、高度可用的网络时间是所有网络应用场景正常运行的基础。利用网络传递时间信息的方式吸引了越来越多的关注。网络时间同步不需要额外的同步设备便能够满足绝大多数业务时间同步的需求,具有成本低廉、应用广泛以及方便快捷的优势。另外,伴随着网络应用场景的多样化增加,催动着网络时间同步对可靠性、高精度等等的需求。本文意在搭建一套互联网时间服务监测系统,持续监测世界范围内互联网时间服务,并通过采集到的数据对监测的时间服务进行性能分析,找出影响互联网时间服务性能的因素,然后对互联网时间服务进行评估,为用户侧提供一定的参考。同时,针对现有以及未来应用对时间同步的需求,探究在现有情况下,网络时间服务对应用需求的满足情况以及影响应用时间同步的网络因素,并给出网络时间同步精度提升的解决方案。本文主要针对网络时间服务的性能分析以及高精度网络时间同步的应用这两个方面开展研究,具体内容如下:(1)提出一个互联网网络时间服务监测系统,该系统可以提供来自GNSS的高精度基准参考时间,并且对全球范围数百个互联网时间服务进行监测。接着,提出了一套互联网时间服务性能分析模型,并进一步提出了评价时间服务性能的三个指标:可用性、稳定性和准确性。然后,为了获取互联网时间服务的异常情况以及剔除异常后的数据集,来保证分析结果的准确,设计了一种异常检测算法;最后,结合服务性能指标对监测的互联网时间服务性能进行分析,结果表明有56个时间服务的可用性达到95%以上。并发现传输链路中经过的交换节点数量并不会对互联网时间服务的性能产生影响,且准确性与稳定性中标准差指标正相关。(2)提出了一个面向金融交易的高精度时间同步方案。通过分析金融场景对时间同步的需求以及分析影响该场景时间同步的网络因素后,提出了一种软件定义时间同步方案。该方案基于软件定义的方法,采用时间同步管理和控制分离的方式。另外,为了消除时间同步的抖动,提出一种基于反向传播神经网络的PID控制算法,且该算法可以嵌入至所提方案的控制器中。然后,搭建实验环境,首先测试对比传统的时间同步方案与所提出的方案,得出相比传统时间同步方案的时间同步精度可以提高约5倍,并近一步验证所提出的软件定义时间同步方案达到并超出现在金融交易对时间同步的需求;然后选取了具有代表性的数字PID控制算法和卡尔曼滤波算法作为对比算法,验证基于反向传播神经网络的PID控制算法性能要优于其他两种算法,且明显能在所提出方案的基础上提升时间同步精度并维持数据特征。