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利用节点时间偏移的分布特性和时间同步数据的线性特征，使用概率统计中的样本空间估计理论和方法，设计时间同步数据过滤预测区间，提出基于线性回归的无线传感器网络数据过滤算法．该算法利用预测空间过滤异常时间同步数据，解决了因传感器网络数据错误率高且容易受到攻击而影响网络时同同步的难题．算法判定过程简单，避免针对异常数据而运行复杂的线性回归算法，有效降低节点的计算开销．仿真结果表明，该算法有效消除了异常数据对线性回归估计值的影响，提高了基于线性回归的传感器网络时间同步精度．