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时间同步是无线传感网的重要基础支撑技术，主要服务于调度机制、睡眠机制、定位跟踪、数据融合等众多传感网应用。为提高上述应用的有效性，需要改进和提升时间同步性能，主要包括同步精度、收敛时间、能量开销、鲁棒性和扩展性几个方面。针对各同步性能指标，在对多跳传感网同步问题进行深入研究后取得如下研究成果: (1)本文首先研究单跳时间同步问题。针对同步范围，提出扩张型时间同步，利用同步节点和参考节点组成同步节点对，确保节点对通信范围并集内所有节点的同步，为节点提供多样化同步模型，为多跳同步提供基础服务。针对同步开销，设计基于变长帧的时间同步，通过完整帧和压缩帧交替广播，降低同步帧中存在的冗余时间信息，减少单跳同步能量消耗，可直接应用于现有各同步模型。 (2)针对集中式多跳时间同步，提出两跳时间同步。其单跳同步采用节点对交互模型，以同步参考节点广播范围内节点为目标。算法证明单跳同步扩展为多跳同步属于NP完全问题，并将同步树构建分解为若干子问题，提出利用分布式贪心算法在对应子层内选择网络支配集，可有效减少同步树内的节点数量，降低同步开销。另外，算法在单次同步过程中，可实现两相邻子层的同步，继而实现多跳同步跳数减半，提升多跳同步精度。针对同步树能耗问题，设计了奇/偶两种类型算法，在同步过程中交替执行。 (3)针对分布式多跳时间同步，设计了基于分簇的分布式时间同步。利用贪心算法构建簇头网络，在其中执行奥法提-赛博数据同步，指出簇头网络节点规模小，其网络拉普拉斯图特征值较大，具备较快收敛速度。另外，单跳时间同步误差会在簇头更新量中不断叠加，提出对该更新量进行低通滤波，提升同步精度。 (4)针对分布式时间同步的基础模型——数据同步——提出比例一致性数据同步和基于滞后信息的数据同步。前者引入分簇技术，在簇头网络执行局部信息交互和更新，减少同步参与节点数，并为簇头更新量添加簇内节点数权重，确保簇头网络实现数据一致后呈现比例性特征，保证算法可靠收敛且提升收敛速度。后者利用贪心算法为节点构建定向邻居列表，并使用此类列表为节点提供两跳邻居的一阶滞后信息，等价于为节点添加虚拟两跳连接。算法要求节点更新本地数值时综合利用一跳/两跳邻居信息，以此增大网络拉普拉斯图特征值，提升收敛速度。针对同步过程存在的噪声干扰问题，指出利用指数分布比例因子，促使加权值跟随迭代次数不断减小。另外，提出双权重算法，为一跳/两跳邻居值设置不同比例因子，可进一步优化收敛性能。