近年来随着普适计算技术的快速发展,越来越多具有通信和计算能力的设备出现在人们的生活和工作中。在普适环境中由于计算复杂性和移动性的增加,许多任务需要多个设备协同在一起共同完成,因此,如何从若干个服务中选择出最佳服务是很重要的,是实现普适计算目标的第一步。信任模型可以很好的提高服务选择的安全性,降低服务选择的盲目性。本文对普适计算中信任模型进行了研究,给出普适计算中异构设备的抽象实体,在云理论之上建立了云理论信任模型,完善了信任度评估算法,并且提出了防止不合理信任推荐算法。首先,给出信任模型的相关概念、特征和信任管理的主要研究内容,总结普适环境中信任模型的研究和发展。其次,将普适计算中的各种异构设备,统一抽象为带有信任的计算实体,从普适服务信任度空间、普适实体加入、普适服务信任评价和普适服务信任值更新四个方面建立信任模型。在已有的普适计算资源发现框架之上,建立了本文的信任框架,并给出了信任推荐消息,来完成推荐信任的信任传递。再次,针对实体信任度的评估展开了讨论。将实体之间的信任关系以信任云的方式展开,给出了一种基于相似度的信任云评估算法。提出防止不合理信任推荐算法,来降低推荐信任的信任风险。最后,在Repast平台上设计仿真实验,从本文信任模型的平均信任密度和合作成功率两方面进行了论证和分析。