感知网运行环境的高度动态性及其大规模部署的特性要求感知节点具有自组织、自配置、自协调等自适应能力。但受到体积和成本的制约，单个感知节点的处理能力又太弱，往往难以运行复杂的自适应协调算法。本文拟利用感知节点的有限智能，通过对感知节点适当编程，使得每个感知节点都具有简单的自适应能力。虽然单个感知节点的这种自适应能力较弱，微观上若干感知节点的自适应性最终能从宏观上体现为整个感知网的自适应性。 为了使得感知节点能够具有灵巧的自适应性，本文将上下文敏感计算理论(Context Aware Computing)引入感知网中，创新性地提出了上下文敏感感知网(Context Aware Sensornet，简称CASN)的概念。CASN的每个节点都能够基于自己的能力主动获取工作环境的信息，这些信息和节点已有的其它信息一起成为感知上下文；节点能够利用感知上下文自主地作出决策、灵活主动地调整自己的行为，或者与其它节点协同活动，通过请求或者提供相关服务实现节点间持续的协作。围绕构建CASN，本文的主要研究成果如下： (1)给出了感知社会的概念与模型 传统上下文敏感计算研究以用户为中心，计算机被设计为根据用户的上下文调整自己的行为。CASN是以节点为中心的，即每个感知节点都根据其它关联节点的上下文调整自己的行为，或者和其它对等节点进行协作。为了刻画上下文敏感计算关系中的主体和客体，抽象感知节点的智能性，借鉴人工智能研究中关于智能和社会的相关理论并结合感知网协作的特性，提出了感知社会的概念并建立了相应感知社会模型。感知社会从结构和行为上抽象了感知网，将感知节点从若干无差别的节点中剥离出来，成为独立的智能体。特别利用角色抽象了感知节点的协作行为。 (2)研究了轻量级的上下文表示技术 上下文表示是上下文敏感计算研究的重要基础。本文针对CASN的特性，重点研究了面向感知网的上下文描述与存储技术。基于本体概念，本文提出一种类本体的轻量级上下文描述方法μSONG。μSONG提供了感知上下文的词汇表、形式化描述感知上下文的结构、以及半形式化描述感知上下文间关系的方法。以此为基础，利用节点持有特定角色与其占有额外信息的关联关系，提出了一种基于角色的上下文本地化存储策略RBLS。RBLS根据节点持有的角色按需分配上下文存储空间，并利用“快照”支持对邻居节点私有上下文的按需查询。本文还进一步地提出了支持