智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)是将先进的无线通信技术、传感器技术以及计算机技术等有效地应用于整个交通运输网络,从而建立起一种在大范围内、全方位发挥作用的实时、高效的运输管理系统。通过人、车、路的和谐密切配合,ITS可以有效的提高交通运输效率,缓解交通阻塞,提高路网通过能力,并减轻环境污染。在ITS中,车辆间的点对点通信(Vehicular Ad-Hoc Network,简称VANET)是它的重要组成部分。VANET是一个分布式的自动车辆网络,由互相通过无线传输媒介而交换行车意图和交通信息的移动车辆组成。本文提出了一个支持车辆间无线通信的网络时间同步算法,以及在仿真平台trafficCom上对此算法的仿真和在Matlab中对仿真结果的评价。本文提出的时间同步算法称为汇聚时间同步算法(Converging Time Synchronization, CTS),它在高移动性的交通场景中表现出了优秀的可扩展性、准确性以及健壮性。为了获得可扩展性,汇聚时钟同步算法使路上的所有车辆都与现存的最大同步组同步。为了进一步的研究CTS的实际运行情况,以及它和其他著名算法的性能比较,CTS算法在仿真平台TrafficCom上进行了实现。此仿真平台是由英国电信的教授Maziar Nevokee开发的,用来仿真不同的交通场景和车辆间点对点通信的平台。基于智能化驾驶模型(Intelligent Deiver Model)的TrafficCom平台,可以模拟相互独立的多达几百辆汽车的交通场景。作为一个微观的汽车模拟模型,IDM实现了车辆间的交互以及对单独汽车的活动规律的跟踪。trafficCom不仅实现了汇聚时钟同步算法及另一个著名的时钟同步算法：参考广播同步算法(Reference Broadcast Synchronization, RBS),同时将它们的实施同步性能动态化的显示在控制面板上。另外,为了更深入的比较两个算法的性能,两个算法在同等情况下的运行数据被仿真平台存储到文件中,并通过Matlab对仿真结果进行分析,图形化的分析结果表明了与RBS算法相比,CTS算法在同步稳定性和同步范围上表现出更优越的性能。尽管一个CTS过程相对于RBS过程多了两次广播时间,但是CTS更大的同步范围会弥补这个时间消耗。另外在有新加入车流的情况下,CTS算法的同步性能要远好于RBS算法的性能。所以CTS算法可以在高流动性的场景中找到更多的应用。最后,本文给出了CTS的后续研究计划,以及针对仿真平台的同步发展实现工作。未来的研究工作将会着眼于CTS算法的扩展版本。算法的一些参数可以根据交通状况的不同而动态的改变,以取得更好的性能。更进一步,在CTS算法中一系列的广播-回复序列已经被定义,并且用同步组规模作为同步优先级。将这些广播-回复序列抽象出来,一些别的重要参数可以被选出并替代同步组规模这个参数作为同步优先级,诸如：最后一次获取准确时钟的时间。