针对低空监视技术广域多点定位(WAM)时间同步困难或复杂度高，影响定位精度的问题，该文构建了基于到达时间(TOA)的时间同步及“同一消息”提取的数学模型，通过计算地面传感器的“同步启动时间”完成同步，计算复杂度低且易于实现。在此基础上，利用同一消息提取模型筛选出TOA用于定位计算。为了提高TOA估计值的精度，减小同步误差。提出了可变滑动滤波与卡尔曼滤波结合 (VMAF-Kalman)的联合滤波方法，提高可编程门阵列 (FPGA)基准时钟的稳定性，减小时钟延迟引起的TOA计数误差。仿真结果表明，联合滤波比单一滤波算法效果更好，TOA计数误差分别降低36.84%和25.36%。对无人机和民航飞机的定位测验结果都表现出较高的定位准确率，定位误差和位置更新速率符合标准要求，证明该文所提模型，具有实用性且有较好的同步精度。