我国特种车辆、飞机、舰船等装备近年来迅猛发展,这些装备在研发、验收、定型、使用各阶段都需要进行大量中大规模分布式试验测试。而随着测试项目的日益复杂,被测参数的种类和数量成倍增加,测试网络要求能够高效地获取不同工况和载荷下的试验数据。传统测试手段由于其布线困难、灵活性差等问题,难以满足中大规模分布式测试的需求。无线传感器网络因其布设灵活性高、扩展性强等优秀特性,适合于中大规模分布式测试。然而,该无线测试网络往往对网络时间同步和数据传输方面提出了更高的性能要求,当前无线传感器网络在中大规模分布式测试网络应用中,还存在时间同步模型和算法限制网络规模和健壮性、网络处理大数据量能力欠缺等性能局限性。因此,本文面向中大规模分布式测试的无线传感网络时间同步与数据传输相关关键技术,从无线传感测试网络萤火虫多尺度时间同步模型、算法及验证技术、数据压缩编码技术、大数据量硬件加速处理与高效传输技术以及丢失数据修复技术等方面,开展了相关的理论分析和应用研究,具体的研究工作概况如下:针对传统主从时间同步模型对拓扑结构的依赖性导致的网络规模小和健壮性弱,传统萤火虫同步模型可实施性差等问题,提出了多尺度萤火虫同步的数学模型。在继承传统萤火虫同步模型对网络拓扑无依赖性优点的基础上,将传统萤火虫同步模型中节点积分和耦合模型相位离散化为适合硬件平台实现的单尺度积分和耦合模型,将这两个单尺度相位模型转换为多尺度相位模型。同时,分析了可能影响同步性能的网络环境模型、网络通信模型、网络节点模型。最后,利用仿真对比试验验证了该模型较传统萤火虫同步模型具有更好的同步速度、精度和工程实用性。针对传统主从时间同步算法扩展能力和健壮性差,传统分布式RFA同步算法收敛速度较慢、稳定性差且容易造成信道拥堵等问题,结合所提多尺度萤火虫同步数学模型,提出了一种适用于中大规模无线网络的多尺度萤火虫时间同步算法,通过设计离散相位自增长、同步报文随机发送、时延与频偏补偿、同步报文处理与缓存更新、多尺度RFA相位调整五个同步任务进程,实现了快速、稳定的分布式萤火虫时间同步。该算法适用于中大规模无线网络时间同步,弥补了传统RFA同步算法在同步收敛速度和精度上的不足,降低了网络信道拥堵。完成了无线传感器网络时间同步硬件验证平台搭建,利用实验室环境下的硬件验证平台实现了所提萤火虫同步数学模型及算法,证明了所提模型和算法在中大规模无线网络中的有效性。针对无线传感测试网络传输数据的冗余性问题,提出了一种数据传输逐级压缩感知编解码算法。该压缩算法将原始信号按照相同或不同字典的稀疏性进行信号逐级分解,并利用伯努利观察矩阵对分解后的信号进行压缩编码,在压缩过程中生成字典掩模。压缩后的信号和掩模回传至终端。终端根据编码信息、稀疏字典、字典掩模对数据进行逐级恢复。该数据压缩方法较传统的编码压缩技术具有更强的鲁棒性,对丢包不敏感;较原压缩感知算法,节省无线网络的传输带宽,提高数据信息获取的实时性,且使编码后的数据包具有优先级属性,便于网络管理。针对无线传感测试网络传统传输策略和协议栈在处理突发大数据量传输任务时乏力的问题,从工程实用角度出发,提出了一种多信道流水线式传输策略,并通过对节点内部数据流的硬件加速处理设计,实现了对高速数据流的并行处理、缓存备份与发送,利用网络控制流和网络数据流的异构性,分别设计了处理控制流和数据流的双协议栈,同时保证了网络控制流的稳定可靠和数据流的高效传输。针对无线传感测试网络传输过程中造成的数据丢失问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的传输丢包修复算法,通过搭建encoder-decoder架构的深度学习神经网络对一维丢包数据进行修复,作为数据传输的后处理操作,降低丢包对数据完整性的影响。该算法可在无信号先验知识的情况下对一维信号进行数据修复处理。通过准备数据集、引入损失函数窗函数和正则惩罚项、定义双迭代停止条件等措施,增强了算法的稳定性和收敛性,提高了算法的泛化能力。对比试验证明,该算法较传统的插值和压缩感知算法,具有更加优秀的数据恢复性能。本文详细分析和研究了面向中大规模分布式测试的无线传感网络中时间同步与数据传输关键技术,从理论和工程实用性的角度,提出了多尺度萤火虫同步的模型和算法,并搭建了相应的硬件验证平台,开发了突发大数据量传输技术中数据前处理、数据传输和数据后处理的相应策略及算法。通过本文的研究,对提高中大规模无线传感器测试网络性能具有重要的理论意义和应用价值。