无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是融合了传感器技术、信息处理技术和网络通信技术的一种具有数据采集、融合处理及通信功能的自组织网络。WSN的应用涉及国防军事、环境监测、工业控制与智能家居等诸多领域,并受到工业界及学术界的广泛关注。时间同步作为WSN中一项重要的关键技术之一,是诸如数据采集时间标识、定位跟踪、协作休眠机制和网络数据融合等应用的支撑技术,缺乏时间标识的任何数据,在实际的应用中是无意义的。因此时间同步技术的研究对WSN的应用与发展都具有重大的意义。本文基于WSN中传感器节点能源受限、通信能力较弱和计算资源有限等特征,考虑能量的高效利用,改善现有时间同步算法通信开销较大、节点之间能耗不均和节点间同步分组交换数较多、未考虑重同步周期等缺陷,在经典时间同步算法的基础之上,分别从能量均衡的低开销WSN时间同步算法设计与能量有效的自适应WSN时间同步算法设计两方面进行研究。针对现有时间同步算法采用较多的消息交换,来实现较高的同步精度,造成节点通信开销过大,节点间能耗不均等问题,提出一种能量均衡的低开销WSN时间同步算法。该算法基于簇状层次型拓扑结构,簇头节点间采用双向消息交换机制完成到Sink节点的同步,并利用最大似然估计补偿节点时钟频偏和相偏,提高簇间同步精度；簇成员节点采用双向消息交换机制和参考广播机制相结合方式与簇头节点同步,并考虑节点广播特性及剩余能量参数,降低节点开销的同时均衡了各节点能耗。仿真结果表明,该算法在保证一定精度的同时,极大的降低了网络通信开销、均衡了节点能耗,延长了整个网络寿命。针对现有的时间同步算法存在能量开销大、同步频次较高等问题,提出了一种能量有效的自适应WSN时间同步算法。该算法基于簇状网络拓扑结构,并分为同步阶段与重同步周期调整阶段。同步阶段：簇头节点采用SR机制主动实现与Sink节点的同步,并在执行同步请求时捎带上轮的时间信息,其簇成员节点通过RO机制被动监听该捎带信息实现与Sink节点的同步；另外采用最大似然估计修正时钟频偏、相偏,提高同步精度。重同步周期调整阶段：簇头节点估计簇同步误差,根据精度要求动态调整本簇的重同步周期,并优化每轮节点间同步分组交换数,以减少不必要同步。仿真结果表明,该算法满足同步精度的同时,降低了同步频次,保证了能量有效性。