物联网是下-代网络发展方向，人们期望在任何时间和任何地点对象之间能够可靠的连接。正是这种需求推动了物联网计算技术的高速发展和RFID设备的迅速普及，也推动了物联网计算模式朝着智能化方向发展。然而，与普适计算中的硬件和网络技术相比，物联网中的设备及传感节点的软件的可靠性从某种程度上制约了物联网的应用。与资源丰富和环境稳定的传统分布式环境不同，物联网传感器节点需要运行在资源贫乏、环境多变和人类难以到达的环境中。要在这种苛刻的物联网环境可靠高教的运行服务，需要维护和资源配置技术的支持。本文从面向服务的角度，针对物联网基础架构的计算环境，较系统地研究了物联网维护及其资源配置的关键技术。主要采用了Agent技术、移动组件、ECA规则、博弈选择、图论优化、拉格朗日优化、模糊控制等方法，对设备服务网络动态维护、动态软件更新维护、动态资源调节和配置优化、可充电RFID Sensor服务网络动态能量维护等内容展开较深入讨论，以实现满足物联网应用中维护环境受限和设备资源受限两个目标。本文主要研究工作及创新点如下：第一、针对物联网设备服务网络中的组件和link的故障问题，从理论上对组件和link的可靠性进行分析，提出四种维护策略：(1)空闲组件加入策略；(2)基于组件迁移的维护策略，对组件迁移度和链接概率进行分析，提出了基于CM-EcA规则的组件迁移三层框架；(3)基于1ink的服务维护策略，该方法是-种局部维护策略，在组件迁移失败的情况下，检测其One-Hop邻居以快速恢复服务；(4)路径重构策略，从理论上对link失效进行估计，获得路径重构的时间，然后，分析重构目标，建立概率模型对路径重构性分析，从而最小化服务恢复时间。第二、物联网一个关键的挑战是确『呆在动态的物联网计算环境中高可靠的数据传输和传感器节点之间的任务协作。为了支持高可靠性，需要为传感器节点软件提供更新或升级服务。本文为物联网应用上下文环境中传感器软件管理提出了一个服务包更新框架。在这个框架中使用三种更新服务包方法来动态的更新传感器节点软件。One-Sink-To-0ne-Sensor更新方法解决了重要的传感器节点软件更新或升级。然而，随着传感器节点数量的增多，为了解决多传感节点软件更新问题，提出了One-Sink-To-K-coverage-Sensor和Multiple-Sink-To-．All-coverage-Sensor方法。结果表明这些提出的方法与单播和泛洪更新相比减少了服务包发送的通信量和保持了服务包更新和升级操作的可靠性。第三、针对物联网中RFID系统的有源tag和reader之间的速率不匹配及其资源受限问题，从理论上对tag和reader之间的协作通信上下文进行分析，提出一种面向服务的RFID系统资源配置优化机制，该机制利用tag上reader组件的qualityof service(QoS)信息建立闭环控制框架，使用三种控制策略根据其资源状态和类型调节QoS参数。通过实验对机制进行了性能分析和验证，结果表明该优化机制，能有效地提高RFID系统的吞吐量，高教地使用系统资源，减少了能量消耗和reader-to-readei干扰。第四、针对自适应和动态的物联网络环境中增长其网络生命期，提出一个轻量级的面向服务的RFID Sensor服务网络体系结构，在这个体系结构上结合Agent技术开发了一个资源路径发现算法。在算法中，为了减少RFIDSensor服务网络中的point-to-poml，和end-to-end的延迟，每个传感服务节点主动发布其QoS资源状态，以便资源协调器(Rc)能代表用户或对象去获得最好的服务路径并发现能量维护路径。然后，在可充电RFID Sensor服务网络中，对低能量路径最小化其定点和路径充电成本。为了提高能量受限的主动式有源多标签识别系统的吞吐量，使用共享节点能量的方法提出了一个共享充电能量算法，它分为三个阶段：(1)动态自适应的进行能量检测；(2)结合能量控制技术在等待的时间T内，把标签按其识别距离分成不同的组；(3)引入最优化理论分析多标签识别系统性能，以便最小化在tag和reader之间的数据传输的时间和能量消耗。通过性能分析，发现使用共享充电能量算法能有效地减少tag的识别时间和能量消耗，从而提高系统的吞吐量。第五、实现了物联网环境中的动态维护原型系统。包括H10通信模式上下文应用、动态软件更新协调器、动态资源配置协调器、动态能量数据搜集协调器。由于原型系统涉及不同的设备平台，因此使用了不同的语言在不同的平台上开发。本文以物联网计算环境下服务网络维护为研究对象，重点讨论了物联网中面向服务的动态维护及其资源配置所涉及的相关理论和技术。模拟实验的结果和原型系统的实现验证了本文理论和算法的有效性和实用性。