无线传感器网络(WSNs)是传感器节点通过无线通信方式组建的分布式网络系统,具有大规模、高精度、自组网等特点,近年来广泛应用于远程监控、目标跟踪以及工业自动化等领域。在无线传感器网络中,数据融合是基本的操作。不同传感器节点在数据融合的过程需要交换带有时间戳的信息,这要求无线传感器网络中每个节点有一个共同的时钟作为参考。然而,受本地计算、通信带宽、能量供给以及环境因素等方面的影响,低成本无线传感器网络实现分布式高精度时钟同步是一个极具挑战性的课题。近年来,基于一致性的分布式协同控制理论逐步应用到无线传感器网络的时钟同步算法设计中,在本地资源和通信受限的大规模无线传感器网络系统中具有很高的应用价值。本文综述了国内外关于无线传感器网络时钟同步算法的最新研究进展,考虑了传感器节点的时钟速率参数缓慢时变的特性,设计了基于比例积分估计器的分布式时钟同步算法和基于一阶滤波器的分布式时钟同步算法,在时钟同步算法的精度和能耗方面展开较为系统和深入的研究。本文的主要内容如下:1.考虑本地时钟速率缓慢时变的特性,提出了基于比例积分估计器的分布式时钟同步算法(以下简称EBP)。EBP算法通过动态跟踪本地时钟速率,将网络中的虚拟时钟速率误差同步到足够小的范围内,有效提升了算法的同步精度,降低了后续再同步的频率。仿真实验验证在时钟速率缓慢时变的情况下,EBP比其他基于一致性的时钟同步算法具有更高的同步精度。2.考虑本地时钟速率缓慢时变的特性,提出了基于一阶滤波器的分布式时钟同步算法(以下简称FBP)。针对本地时钟速率受环境噪音的影响缓慢时变特性,FB P在一致性算法基础上引入一阶滤波器,能够有效过滤掉环境噪声,提升同步精度。相比基于比例积分估计器的EBP算法,FBP算法在精度方面略有下降,但降低了算法每次迭代的运算量,是一种更加节能的同步策略。3.考虑无线传感器网络容易遭受各类形式的攻击,提出了 一种基于在线递归最小二乘的攻击检测算法,该算法与EBP和FBP相结合,可以在节点遭受攻击的情况下有效检测出消息操纵攻击行为。