近年来,随着硬件技术的不断发展以及移动设备内置传感器的不断丰富,为移动协作感知的发展提供了良好的硬件基础。参与式感知要求用户参与到数据收集的过程中来,这无疑会消耗用户的时间、精力和金钱,无论用户是否因其上传的数据获得益处,用户的参与行为本身都需要合理的反馈和鼓励,否则用户很有可能丧失动力。以往的事实证明,合理的激励机制能够有效地提高用户的能动性,增加主观因素的影响提高数据的质量,这对参与式感知的发展有重要意义。本论文的研究依托于移动协作感知这一国家自然基金课题。在总结现有参与式感知技术以及激励机制的基础上,设计了一个高可扩展性的参与式感知平台。它能够实时的采集用户数据,并在服务器端对用户数据进行存储、分析和可视化。本论文改进和实现了一种综合考虑数据数量、数据分布和预算约束的反向竞价激励机制,该算法增加了收集数据的数量、减少平台资金的投入、并使参与者获得更高的收益。本论文通过实现参与者之间的移动协作,减少参与者移动设备的资源消耗和上传数据的冗余,实现参与式感知平台和参与者的共赢。首先,本论文介绍了参与式感知以及激励机制的研究背景和发展现状。其次,对参与式感知平台进行了需求分析和详细设计。然后,对激励模块的内部结构进行了详细的设计,并详细阐述了激励机制算法的原理与实现。之后,对系统的功能展示场景进行设计,并完成对激励模块的单元测试,从而表明系统达到预期效果。最后,对全文进行了总结,对未来的工作进行了展望。