无线传感器网络是具有非常广阔的市场前景,将会给人类的生活和生产的各个领域带来深远影响的新技术。在基于无线传感器网络的上下文感知应用中,开发人员所面临的一个重大问题就是:不断变更的业务规则使得系统的升级和维护变得越来越困难。在程序中使用规则引擎可以很好地解决这个问题。规则引擎能够将业务规则从应用程序代码中分离出来,使用近似于自然语言的语法编写规则,接收数据输入,并根据规则做出业务决策。目前主流的规则引擎产品的算法,基本上都是Rete算法及其变体。Rete算法的核心思想是状态保存,以降低计算量。显然,这种算法适用于事实不是频繁变更的场景。然而,在基于无线传感器网络的上下文感知应用中,要处理的是大量实时的上下文信息,规则引擎的处理效率成为整个系统的瓶颈。为了解决上面提到的性能问题,本文设计了一个基于无线传感器网络的上下文感知系统架构——MamboSenser。MamboSenser是一个分布式架构,由许多代表现实世界实体的代理组成,我们称之为上下文感知代理。在上下文感知代理中,使用Drools规则引擎作为智能组件。同集中式的方式相比,MamboSenser将规则推理的工作分布到各个代理之中,代理之间共同协作完成特定的目标,从一定程度上解决了规则引擎所引发的性能问题。为了简化基于MamboSenser架构应用的开发过程,本文设计并实现了SmartJADE框架。SmartJADE扩展了JADE(多代理系统开发平台)框架的API,将Drools规则引擎的基本功能集成到代理当中,使代理生而具有“智能”。并且,通过消息传递,一个代理可以控制另一个代理上的规则引擎的行为。使用SmartJADE框架,大大提升了上下文感知系统的开发效率。