数据融合和网络动力学是发展非常迅速的两大技术,无论自然科学还是社会科学,几乎所有的领域都涉及到这两大技术,并且展现出广阔的应用前景。近几年来,网络动力学的小世界和无尺度特征的重大发现对数据融合网络动力学特性的研究提出了新的机遇和挑战,数据融合和网络动力学相辅相成,网络动力学可为数据融合提供结构平台,数据融合可以提高网络效率。当数据融合和网络动力学相结合时,时空同步问题是必须要解决的技术,数据融合中时间同步和空间同步是分开讨论的,网络动力学中同步是指各节点状态同步稳定。本文首先对数据融合时间同步进行研究,研究各传感器采样周期均不相同、各传感器自身采样周期不固定的时间同步算法,测量点数据同步到融合中心公共周期点采用外推插值方法,由插值后均方误差最小进行理论推导可确定最优融合中心周期;当各传感器采样数据存在间断点时,先对间隔点数据进行预处理后再采用前述方法确定融合中心周期;并且,对时间同步算法进行仿真分析。其次,对于数据融合系统空间同步,采用高斯-克吕戈尔坐标变换将测量数据从测量坐标系变换到融合中心公共坐标系,高斯-克吕戈尔坐标变换考虑了地球的椭球性质,所以变换精度较高,并且进行仿真,与直角坐标系变换方法进行对比分析。再次,对无尺度网络动力学同步理论进行探讨。构建无尺度网络动力学数学模型,对模型各参数进行构建,这些参数包括耦合框架矩阵、内部连接矩阵、耦合强度。无尺度网络动力学状态同步指各节点状态向量随时间变化而趋于同解,对各节点状态同步理论探讨可得无尺度网络动力学状态同步由网络耦合框架矩阵第二大特征值刻画,并且对理论进行仿真,通过仿真可以研究无尺度网络的同步能力、韧性和脆弱性。最后,结合数据融合和网络动力学探讨时空整体同步理论。构建数据融合网络动力学数学模型,并对涉及的各节点状态向量,耦合框架矩阵、内部连接矩阵、耦合强度等各参数进行构建,此时希望从网络观念和时空整体观念探讨数据融合网络动力学同步,而不是时间同步和空间同步分开讨论,在此,从思想的角度探讨数据融合网络动力学时空同步理论,为后续工作的开展打下基础。