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无线传感器网络的时间同步是高效完成信息交互和数据融合的前提。现有时间同步算法通常仅考虑时间延迟、同步精度、网络能耗和网络拓扑等四个设计要素中的单一因素,无法满足大型网络时间同步对这些因素的全面化需求。本文将综合考虑以上四个设计要素,使时间同步算法的性能达到均衡。本文分别在两种常用时间延迟分布模型下,针对网络无法长期保证同步精度、网络节点能量有限以及网络拓扑结构适用性不足等问题,通过估计时钟漂移参数、减少同步消息量和生成特定网络拓扑等方法来设计时间同步算法,生成了适用于各自时间同步算法的网络拓扑,同时也在一定程度上提高了同步精度、节省了网络能耗。论文的主要工作如下:1)针对网络无法长期保证同步精度的问题,考虑到时钟漂移对于长期同步精度影响大,通过对时钟模型进行数学分析,详细介绍了含有二次项的非线性时钟模型,而二次项系数即为时钟漂移参数,并研究了相应时间同步算法下时钟漂移的估计。2)针对高斯时延分布模型,将非线性时钟模型应用于成对广播同步算法中,首先在单簇网络下采用联合最大似然估计和线性回归方法,分别对网络中发送端-接收端同步(sender-receiver synchronization,SRS)机制和仅接收端同步(receiver-only synchronization,ROS)机制进行时钟相偏、频偏和漂移的联合估计;然后在多簇网络中采用基于组的成对选择算法来生成树状网络拓扑,组内和组间节点采用不同时间同步机制;最后通过仿真实验,验证了同步精度的提高、网络拓扑的有效生成以及网络同步消息量的降低,有利于网络的长期时间同步。3)针对更加复杂的指数时延分布模型,基于非线性模型时钟模型,首先在单簇网络下对SRS机制进行时钟参数的估计,在得到时钟相偏、频偏和漂移估计的同时,也得到了更适用于实际情形的固定时延估计;然后在多簇网络中采用非均匀动态分簇方法,通过查询方式,采用时序方式发起同步,从节点能量和节点间距考虑,得到了能动态调整以适应部分节点因能量耗尽死亡的簇状网络拓扑,簇间同步采用连续多跳同步算法,相较于传感器网络定时同步算法,减少了近一半的同步消息量,且同步时间也大幅度减少;最后通过仿真实验,验证了同步精度的提高和网络拓扑的有效生成。4)实验验证了文中所提两种时间同步算法,硬件采用CC2530模块,软件使用IAR EW,实验对比了两种时间同步算法的同步误差和累积能耗,结果表明了两种时间同步算法均能够有效提高精度,并且网络累积能耗也较低。图[24]表[4]参[59]