无线传感器网络集无线通信技术、无线传感器技术、信息处理技术等于一体,广泛应用于工业、农业、医疗、人工智能等领域。无线传感器网络具有节点数量多、节点地位平等和拓扑结构灵活等特点。时间同步技术保证了无线传感器网络各节点同步工作,是定位、数据交换、节点调度和节点状态设置等应用技术基础。时间同步时,传感器节点重复接收和发送时间数据包,消耗节点能量,缩短了节点电池工作时间,研究低功耗时间同步算法对于无线传感器网络技术发展具有重要意义。RBS算法和TPSN算法是典型时间同步算法,有较好的同步效果,但仍存在一定局限性。在大规模无线传感器网络中,RBS算法因其广播同步特性,数据交换量呈指数增长,增加网络通信负担;TPSN算法利用网络分层设计,实现节点时间同步,当网络规模增加时,通信量增大,累计误差增加,影响同步精度。论文结合了RBS算法的广播通信和TPSN算法的双向通信的优点,提出CS-TPSN（Core Node Synchronization-TPSN）算法,选择时钟源节点作为网络核心节点,依据普通节点与核心节点的通信距离来划分网络层次,在网络每层中设置同步节点,同步节点间进行数据双向通信。通过选择同步节点,降低数据包传输次数,实现每跳之间的网络拓扑结构优化;结合双向数据传输和广播数据传输方式,时间同步数据包传输时,除同步节点与核心节点、同步节点与同步节点间采用双向通信外,其它节点以广播监听方式获取数据包。双向通信和广播通信相结合,减少时间同步请求次数,实现数据通信方式的优化。在保证时间同步算法精度前提下,优化网络拓扑结构和数据通信方式,降低算法的能量消耗。利用OPNET对CS-TPSN时间同步优化算法进行建模和仿真分析,在OPNET中设计节点数量分别为50、75、100、125、150、175、200的一跳至七跳的网络模型,与RBS算法和TPSN算法对比分析同步误差、运行开销和收敛时间等网络性能。仿真结果表明,节点数目和节点跳数增加时,CS-TPSN算法的同步误差低、数据包交换次数少和收敛速度快,实现了降低无线传感器节点能耗目标。基于CS-TPSN时间同步算法,搭建了以CC2530芯片开发板为基础的实验平台,利用IAR EW为开发环境,设计了测试方案,验证了CS-TPSN算法的可行性和有效性,有一定的应用价值。