信息技术的发展对人们的生产生活产生了深远的影响,也对我国发展战略的制定和调整有着重大的意义。随着“十三五”的到来,信息化产业将迎来一系列的重大战略决策和规划:一方面传统行业的信息化速度将进一步加快;另一方面,大数据、云计算等新兴技术的引入将推动信息化的全面进化。信息化技术将被深入整合到国防安全、生产制造等多个领域,成为我国国家战略的重要组成部分。信息化技术的发展也使得数据成为了新型的战略资源,以及经济社会发展的驱动力和基石。随着国家大数据战略的实施,智慧城市等新兴的大数据应用将逐渐融入人们的生产生活。为了缓解数据需求日益增长所带来的压力,物联网技术得到了广泛的应用。但物联网设备的大规模部署也会带来资源消耗,以及高昂的安装、维护和升级成本。与此同时,以智能手机为代表的智能终端设备已逐渐成为人们日常生活中的重要组成部分。这些设备整合了大量以GPS、加速度传感器为代表的高性能传感器,具备了强大的感知、计算能力。高速移动互联网的出现也大大增强了智能终端设备的通信能力。在这样的背景下,参与式感知应运而生。作为一种新颖的数据收集方式,参与式感知将智能终端用户作为感知节点,让智能终端用户使用自己的设备收集和分享周边的环境数据。参与式感知不但可以降低数据收集的成本、拓展了可收集数据的类型,也可以丰富人们的工作生活。然而,参与式感知也面临着许多问题急需解决,如如何选择合适的参与者来提高感知数据的质量、如何提高参与者对感知任务的参与意愿、如何防范参与者的不规范行为和如何保护参与者的个人隐私信息安全等。文本针对上述问题开展研究,取得了如下成果:首先,针对如何有效提高数据质量这一问题,本文提出了一种多元信息质量满足度模型,用来量化已收集感知数据的分散化程度和感知任务的完成程度;设计了一种基于任务权重的参与者选择策略,用来选择合适的参与者同时为多个感知任务收集数据,以降低感知数据的收集成本并保障任务发布者能够获得与预算相符的感知数据。其次,针对如何提高参与者对感知任务的参与意愿这一问题,本文提出了一种基于能耗的感知动作推荐算法,根据参与者设备的剩余电量和位置等信息为参与者推荐合适的工作强度;设计了一种基于任务拒绝概率的参与者选择策略,用来在防止参与者流失的情况下选择合适的参与者以保障感知任务能够获得较高的完成度。第三,针对如何防止参与者个人隐私信息泄露这一问题,本文设计了一种基于参与者协作的参与者贡献评估策略,用来在不获取参与者个人隐私信息的情况下计算参与者对感知任务的贡献;设计了一种基于博达计数法的参与者选择策略,用来在保障感知任务完成度的情况下加强参与者的个人隐私信息安全;设计了一种基于参与者协作的数据聚合策略,用来在保护参与者的个人隐私信息安全的情况下完成数据聚合;提出了一种应用于数据聚合过程中的二次验证机制来防止参与者不规范行为的出现。最后,针对在保障参与者隐私安全的策略中如何实现感知数据校验这一问题,本文设计了一种基于多角色的参与式感知架构,通过对参与者进行角色划分并分配不同的工作内容,以及参与者的协作实现在保护参与者个人隐私信息安全的情况下完成对感知数据的校验;提出了一种基于数据收集准确度的参与者信誉度算法,用来计算参与者在数据收集过程中的可靠程度;设计了一种基于参与式感知的动态事件发现应用,使用参与者上传的感知数据和基于min-cut的算法来完成事件的检测以及范围的确定。