物联网是近几年国内外工业界、学术界都普遍关注的重要领域。物联网是整合了无线传感网络、无线电信网络、传统Internet等的异构网络,且面向移动和固定的不同终端,同时也涵盖了监控、传输、计算等多种业务,这使得整个物联网非常复杂而且难以管理。本文从物联网架构、数据、频谱资源、异构网络以及安全的角度,分析了物联网各层(感知层、网络层、数据层和应用层)存在的若干关键问题的形成原因,从多层／跨层的视角提出相应的解决方案。并针对现有研究文献存在的不足,提出了一些改进算法及模型。考虑到物联网生态系统的多样性和异构性,本文所提出和引入的方法不针对某一特殊网络协议。本文主要工作如下：1.借鉴了多个在研的物联网体系架构,针对现有架构存在的问题,提出了一个节点、云中心和局域的三级物联网交互与配置架构。该架构保证网络中各个层次都可以进行相应的智能处理,同时可以灵活的部署智能处理程序或软件。在此基础上,利用即插即用传感器模块、TI-CC2530通信模块、ARM11开发板和服务器建立了一个支持三级交互与配置的物联网实验测试平台。2.结合感知层和数据层的信息,提出了基于粒计算的感知节点接入选择方法,通过粒度的调节,选择更具有代表性的数据以控制数据上传量,在一定程度上解决物联网面对数据洪峰时易形成的网络链路拥塞问题。该方法可以从1～N或2～N个数据属性个数中任意选取,具有较强的灵活性且不针对单一数据类型。其中,针对基于幂图的粒计算模型不支持不完全数据的缺点,提出一种不完全数据填充的方法,确保粒计算的快速有效运行。通过与KNN填充方法比较,说明了该填充方法的合理性。且该方法几乎不增加额外计算复杂度,有利于大规模在线实施。3.在网络层中,提出了基于Stackelberg博弈的动态频谱共享接入模型。研究了主、次用户追求利益最大化的决策过程,建立了一个合理、简捷的两步动态博弈模型。并利用满意度函数,进行跨层参数设计,进一步将模型系统化。与其它基于Stackelberg博弈的动态频谱共享接入模型比较,在合作模式方面更具合理性,且不需要主用户与所有次用户依次定价,因此模型也更简捷。4.结合网络层和应用层的信息,提出了基于用户偏好的异构网络选择接入方法。其中针对特定偏好提出了基于投票机制的TOPSIS算法(V-TOPSIS),该算法可以有效降低原算法的主观性和乱序问题；而针对非特定偏好,提出了建立基于方向距离函数的DEA算法(D-DEA),该算法最终转化为线性规划问题,与全局最优的搜索方法和强制学习方法相比,虽然准确性略降低,但复杂度大大降低。5.首先结合应用层和数据层提供的信息,提出融合虚拟身份(VID)、时间、地点、业务类型以及接入历史的多模式终端信任接入模型。该模型可以有效解决终端被劫持情况下的信任盗用问题。其次,在感知层引入基于智能天线的定位算法和波束成形技术,减少节点暴露区域,增强了节点接入的安全性。针对智能天线在节点高速移动情况下定位不准的问题,引入了散射信号MUSIC (MDSD)算法,仿真实验表明：MDSD算法与传统MUSIC算法相比,定位精度显著提升。