为了从根本上解决当今互联网存在可扩展性，安全性，可管可控性等诸多问题，近年来国内外的学者先后提出了各种新型的未来互联网体系架构。但是不管何种体系架构，要从根本上增强互联网的管控能力，需要对网络拥有强大的感知能力，以做出正确的管控决策。面向服务的未来互联网将感知信息作为一种创新的服务和应用来增强网络的感知能力。随着未来产生的多源、异构、海量的感知服务信息，如何快速发现和获取所需的感知服务信息成了必须要解决的重要问题之一。　　 但是，现有互联网中针对网络测量信息的管理是基于SNMP的管理者/代理模型，而SNMP是基于轮询机制的，在大型网络中效率很低，因此它不适合真正大型的网络，难以解决以上问题，也不能适应未来用户对新型感知服务与应用的需求。因此，针对多源、异构、海量感知服务的管理问题和用户对感知服务快速、灵活查询的需求，本文提出一种感知服务模型，并在此基础上快速发现与匹配感知服务。　　 本文的研究工作是在重庆市自然科学基金项目和973项目“面向服务的未来互联网体系结构与机制研究”的资助下完成的。本文针对多源、异构、海量感知服务的管理问题，提出了一种感知信息模型，可以对感知服务进行统一的组织和管理，进而研究了感知服务的快速匹配问题。论文的主要工作与贡献如下:　　 提出了感知信息模型，在该模型中，每个服务对应一个感知服务类，每个感知服务类中又包含了多个感知服务实例。在感知信息模型的基础上，本文研究了感知服务的匹配算法，该匹配算法分为两级，即全局的感知服务索引库端的匹配算法(PSMA)以及局部的感知服务本地端的匹配算法。索引库端的匹配算法是通过语义匹配出符合用户请求的感知服务全局标识SID，然后再通过本地段的匹配算法在本地端匹配出该SID对应的服务中符合用户请求的服务实例，以及存储该实例的物理地址。