在无线传感器网络(Wireless sensor networks, WSNs)领域中,时钟同步技术是研究和应用的热点之一。时钟同步是WSNs的一项支撑技术,WSNs的许多关键技术与实际应用都依赖于网络节点间的时钟一致,例如数据传输、目标定位、休眠调度、信息融合等。时钟同步的好坏直接决定了以数据为中心的无线传感器网络整体系统性能的优劣。近来,时钟同步的研究集中在统计信号处理方法对于时钟偏斜和偏差的估计方面,已有工作主要关注于节点时钟同步精度,缺乏对整个网络同步性能的思考和研究。没有考虑环境因素对于时钟偏斜的影响,导致剧烈环境下误差很大,无法解决在休眠WSNs中时钟同步问题。针对以上所述的研究中存在的问题,本文的主要工作如下：首先,结合无线传感器网络信息传播的广播特性,建立了基于PBS(Pairwise Broadcast Synchronization Protocol)协议的时钟通信模型和改进的模型,该协议能够使得节点本身不发射探测消息,仅通过分析接收到的消息估算自己的时钟漂移和偏差,为WSNs尤其是休眠传感器网络的时钟同步提供了有效解决方案,使得节点通信能耗大大降低。利用虚拟变量的引入,引消除了非线性项,利用伪线性最小二乘对模型进行求解,给出了闭环解析解。并给出最大似然估计(Maximum Likelihood, ML)和克拉美罗(Cramer-Rao lower bound,CRLB)下限,仿真结果显示在关注同步精度的同时,使得算法复杂度降低,有效的节省了节点计算所耗的能量。再次,针对传感器网络协同处理的特性,在估计节点位置信息的同时,估计时钟偏斜和偏差。结合了实际场景中传感器节点的测量误差,通信时延等,第一个建立了节点自身时钟偏斜、偏差和位置的数学模型。考虑到估计算法是非线性问题,且参数变量非常多,采用了伪线性分析的方法,进行了最小二乘估计(Least Square,LS),接着利用LS的估计值构造合理的加权矩阵,对模型进行加权最小二乘估计。最后通过误差补偿的CWLS算法,解决了伪线性假设中参数耦合造成估计不精准的问题。给出了该算法的CRLB下限并理论分析了CWLS算法的均方误差(Mean Squared Error, MSE)。仿真证明,位置估计非常接近CRLB,位置精度优于其他闭环解析解,并克服了时钟漂移随着时间的不断增加而越界的缺陷。该方法使得时间同步的计算不需要额外通信开支,有效节省了通信能耗。最后,本文提出了基于温度变化的时钟偏斜预测模型,并且利用最小二乘方法解决该问题；设计一个温度补偿的时钟同步协议,用于估计温度和时钟偏斜之间的相关性,并且能够根据环境温度的变化做出相应的调整；该协议能够有效对TPSN、FTSP等传统协议进行补充作用,使其他协议动态更新估计值,估计精度更接近CRLB下限。该协议同样能够在休眠传感器网络下使用,能够解决休眠传感器网络节点一致醒来的问题。最后,在传感器节点上进行了相应的实验,证明自然环境中,该同步协议对其他协议的补偿作用和休眠传感器网络中节点的同步效果。