在无线通信技术和传感器技术快速发展、移动智能终端广泛普及的背景下,出现了移动群智感知网络(Mobile Crowd Sensing Network,MCSN)这一全新的物联网感知模式。MCSN中,用户(任务需求者和任务采集者)可以通过移动设备形成交互式感知网络,采集者通过设备感知模块进行数据获取、分析和共享等操作。然而,采集者参与度的不足和感知数据的低有效率等问题严重限制了MCSN的进一步发展。为此,近年来领域内学者们针对不同需求提出了多种任务调度算法,以期提高采集者的参与度。但是大多数任务调度算法都忽视了采集者由于某种原因无法执行任务时,渴望转移任务给其它采集者的需求。采集者如果无法完成任务,不仅会损失其积分或者信誉,还会导致任务需求者无法获得部分感知数据,从而影响感知数据的有效性。因此,本文研究了一种基于采集者个人意愿、需求者与采集者的个人信誉、数据有效率、任务过程中采集者面对突发事件的选择、任务的后续发展等情况综合形成的任务分配机制,可以有助于解决上述问题,具有一定的理论意义和实用价值。本文的工作主要包括:1、在单次任务分配中,针对部分采集者消极怠工或因不可控因素导致任务无法顺利完成的问题,同时考虑数据有效性和采集者参与度,通过需求者与采集者个人影响力和任务信誉度计算其个人信誉度并进行等级划分,基于此设计了MCSN中基于信誉的任务分配机制;2、根据具体应用需求,设计并实现了MCSN中基于信誉的任务分配原型系统,包括服务器前后端、Web客户端和Android移动客户端;3、以上述原型系统为基础进行了验证实验,从采集者参与积极性、感知数据有效率、任务完成度、积分获得情况等方面对本文设计的任务分配机制进行了激励效果分析。实验结果表明,本文所提出的机制,一方面对于采集者来说,可以降低其因不可控因素导致的积分或者信誉损耗的风险,进而提高采集者的参与度。另一方面对于需求者来说,可以有效提高其获得感知数据的有效率。