时间同步是无线传感器网络中一项重要的支撑技术,在很多的协议以及应用场景中都需要时间同步。由于无线传感器网络在节点的能耗、通信、体积等方面有着特殊的要求,以及在分布式处理条件下的限制,一些传统的时间同步算法如NTP和GPS并不适用于传感器网络,因此需要研究适合无线传感器网络的时间同步算法,并且该领域在国内外得到了广泛的关注。目前无线传感器网络时间同步的研究主要集中在三个方面,一是采用统计学分析方法进一步提高现有算法的同步精度；二是采用不同时间消息交换方法,达到降低能耗的目的；三是跳出传统算法的思路,研究新型的传感器同步机制。本文通过选取具有代表性的新型时间同步算法—萤火虫同步算法,为无线传感器网络时间同步的研究提供了新的思路。首先对传统的萤火虫同步算法进行了研究,发现其存在算法在稳定性和可扩展性方面仍然存在不足。对传统的RFA进行了改进,提出了加窗算法RFA with LSW。仿真结果证明了相比较于原始的RFA算法,RFA with LSW算法在网络同步收敛速率方面得到了一定程度的优化,同时同步过程中产生的Fire分组数目也在一定程度上减少,网络的负载减轻。为了改进算法的性能,本文提出了一种分簇型萤火虫同步算法CFSA(Clustering Firefly Synchronization Algorithm)。按照自然界萤火虫闪烁的实际意义来说,闪烁亮度较高的个体总是能吸引更多的其他个体,从而对闪烁事件进行协调一致。该算法不仅保留了原始萤火虫同步算法的一些优点,同时通过基于初始相位进行分簇,促使了其他节点更快的协调与追赶,使得整个网络的同步变得有针对性和方向性,并且减少了同步事件的不确定性。通过仿真验证了CFSA在网络同步收敛速率和报文负载两方面的改善。由于算法的实现基于理想的脉冲耦合振荡器假设之上,并未考虑到不同节点之间的晶振频率存在差异的实际情况,因此本文提出了一个改进的耦合振荡器模型。通过数学分析的结果,从理论上证明了在不同频率下,两个节点之间也能达到时间同步,并且可以保持同步的状态,同时给出了瞬时同步条件和同步保持条件。在扩展到全网络多个不同频率的节点情况下,瞬时同步和同步保持条件依然成立。