近年来，随着网络技术的发展，P2P网络迅速普及开来。不同于客户机/服务器(C/S)结构，P2P并不严格的区分服务提供者和消费者，即参与的节点(Peer)都是平等的一种自组织、没有中央职权和基础设施的分布式系统。在应用领域，虽然P2P弥补了传统C/S结构的不足，但因为其参与的自发性和自治性，使P2P网络中资源的可用性有着极高的变数和不可预知性，由此给用户带来了额外的安全隐患，同时，由于网络中缺乏激励，大量用户没有共享资源的动力，导致了网络资源的匮乏。P2P网络的进一步发展，迫切需要一种可行的信任机制来在节点间建立信任，由此给网络中的激励模型的引入打下坚实的基础。 本文首先提出了一种基于多步迭代计算的信任模型，每个节点都采用本身对目标节点的主观声誉评估来决定是否信任其提供的服务，针对节点本身主观声誉评估的局限性，我们采用向其邻居节点查询相应节点声誉的方法来进行多步迭代计算，最终得到对相应节点的评估结果。在信任模型引入的条件下，我们根据每个节点的声誉等级区分给予不同的服务质量，采用改进了的ProgressiveFilling算法在竞争节点间分配服务提供节点上传带宽，从而激励了节点共享其本身资源以获得其期望的服务质量，解决了FreeRiding问题。 在文章的最后，我们设计了仿真程序，对所提出模型在不同的条件下进行了测试，给出了仿真结果，证明模型达到了预期设计目标。