随着物联网技术的快速发展,对数据感知和数据传输的需求也逐步增大。传统的传感器网络,通常需要部署大量传感器节点来保证区域覆盖和连接,不仅成本很高,而且灵活性很差,无法快速适应环境和需求的变化。为节约成本和扩大时空覆盖率,研究者提出了群智感知系统,利用智能手机等智能移动设备作为传感设备执行不同的数据感知任务。群智感知系统通常有两种工作模式:由平台制定任务调度决策的“平台为中心”工作模式和由用户决定自身任务调度策略的“用户为中心”工作模式。本文将对这两种工作模式进行系统的研究,比较两种模式的优劣,并进行激励机制的设计。本文首先对上述两种工作模式下的任务调度策略进行了分析和对比。具体地说,考虑一个由多个任务和多个移动设备用户组成的通用群智感知模型,其中每个任务和每个设备都有特定的位置(位置相关)和存活时间(时间敏感),且不同设备完成不同任务的质量和代价均不相同(质量异构)。基于此模型,首先分析了“平台为中心”模式下的全局最优解,然后建立了“用户为中心”模式下分布式任务调度博弈模型,并通过势博弈理论求出博弈的均衡解。通过仿真和分析发现,博弈均衡解跟全局最优解有巨大的性能差距,且该差距随不同系统参数的变化而变化,这为下文激励机制的设计提供了理论依据和参考。基于上述调度策略的研究,本文进一步对激励机制进行了研究,及如何设计一种合理的激励机制来驱动用户做出理性的策略,使“用户为中心”模式下的博弈均衡解逼近或实现全局最优解。为了实现该目标,提出了一个新颖的基于税收框架的激励机制,其核心思想是通过征税改变用户的自私策略,达到理性选择的目的。进一步给出了最优征税方案,证明了该方案下博弈均衡解可完全实现全局最优解。综上所述,本文对比了移动群智感知系统中平台主导型的全局最优任务调度策略和用户主导型的博弈均衡任务调度策略,针对两者的差距设计了一种新颖的激励机制,使得博弈均衡解实现全局最优解。