无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)技术的飞速发展,使其在诸多领域广泛应用,例如军事上的情报探测,医疗上的病情检测,城市中的设施建设和家居上的智能控制等。在一个指定的检测区域内,分散着无数由人为布置的微型传感器节点,这些节点组成了集数据采集、传输、处理于一身的多跳自组织网络,这个多跳自组织网络即为无线传感器网络。在许多大型应用中,无线传感器网络中的节点数量可达到几十万的数量级。无线传感器网络中的许多功能应用等网络化控制需要精确的节点时间同步,一旦传感器节点时间失去了同步,节点采集的信息便失去了时效性,对使用者来说也失去了价值。但是无线传感器网络存在能量限制、计算能力有限存储容量有限等诸多弱点,给时间同步研究带来了不小的困难。目前已经非常成熟的WSN时间同步协议,包括Reference Broadcast Synchronization(RBS)协议、Timing-sync Protocol for Sensor Networks(TPSN)协议、Flooding Time Synchronization Protocol(FTSP)协议、Pairwise Broadcast Synchronization(PBS)协议等,都分别采用不同的时钟同步消息发送方式,通过互相发送专门的时间同步数据包,在不同的节点之间传递,从而达到调整节点本地时钟的目的。还有针对此进行网络拓扑的构建,包括分簇、网格、树形拓扑等,从而实现全网时间同步。在近几年的研究中,从统计信号处理的角度对时钟参数的估计精度研究成为了新的研究热点。鉴于现有的协议大都是基于在无线传感器网络节点间发送专门的时间同步数据包,为了降低此部分消耗的大量节点能量,本文在将时间戳信息插入节点MAC层数据帧和ACK确认帧的基础上,进一步对帧格式进行改进,当特定的一对节点进行数据包通信时,两个节点的公共通信范围内的其他节点采用偷听的形式,获取这对节点收发数据包内的时间戳信息,从而完成本地时钟的调整。而非特殊节点之间通信则不需要嵌入时间戳信息,从而更进一步减少节点能量的损耗。并且在单跳机制的基础上,提出改进的IFDSS时间同步协议。然后,本文从统计信号处理的角度,将通信过程中的随机时延建立为高斯模型,采用最小二乘估计的方式对时钟同步参数进行估计,从而提高其同步精度。经过试验仿真验证,本文提出的协议改进在节点节能和时钟同步精度性能上有较好的提高。最后,本文结合了提出的改进的IFDSS协议和网络拓扑以及节点时间同步协议,实现了无线传感器网络系统原型,通过实际测试,证明具有良好的实际可用性,具有进一步研究的价值。