在无线传感器网络中,各网络节点由于成本限制其装备的时钟精度均有限,伴随着时间的推移各节点时钟之间的差异会越来越大,且随着网络的大型化,这一现象会越来越严重。然而,无线传感器网络的许多重要基本功能,都要求网络中的节点保持相对统一的时间刻度,所以目前关于无线传感器网络中的时钟同步问题越来越得到重视。本文针对无线传感器网络中的单跳时钟同步以及全网时钟同步问题,围绕时不变时钟模型以及时变时钟模型这两类时钟模型进行了研究。在进行算法研究之前,首先介绍了网络节点时钟的建模方式,包括时不变的时钟模型,以及时变的二阶、三阶线性时变模型,并通过仿真研究了时变模型的特性；介绍了三种时钟同步中主流的节点间信息交互方式,并基于其中的发送者—接收者双向同步展开对时钟同步算法的后续研究。在针对时不变时钟模型的时钟同步算法研究中,本文首先研究了最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)算法在时钟同步中的应用。然后,针对其运算量较大的问题研究了一种改进的MLE算法,并通过仿真实验对比了两种MLE算法的时钟同步性能。接下来,将递归最小二乘(Recursive Least Square, RLS)算法以及一种改进的ERLS-DCD算法(Exponentially weighted RLS algorithm with Dichotomous Coordinate Descent)引入到时钟同步中,并仿真对比了两种算法的同步性能。然后,本文研究了基于时变时钟模型的自适应时钟同步算法。首先,推导了自适应时钟同步的状态方程以及观测方程,然后介绍了卡尔曼滤波算法以及H∞滤波算法并将其引入至时钟同步中,通过仿真实验验证了两种算法的时钟同步性能。最后,本文还研究了全网络的时钟同步算法。首先,研究了层级树式的全网时钟同步方式,并通过实验对比了卡尔曼滤波算法以及H∞滤波算法在层级树式同步框架下各层级的同步误差。接下来,介绍了全分布式的Consensus全网时钟同步算法并仿真研究了该算法的同步性能,然后针对该算法对传输延时敏感的缺点,提出了一种改进的Consensus同步算法,并在仿真实验中对两种算法在有传输延时条件下的性能进行了对比,结果表明改进的Consensus算法的精度要高于原算法。