随着通信技术和传感器感知技术的飞速发展,以智能手机为代表的无线终端呈现爆炸式普及。而这些无线终端中高度集成了大量的感知元件和计算处理芯片,因此它们拥有强大的处理能力和感知能力,这使得移动群智感知应用成为了热门的研究领域。传感任务分发是移动群智感知系统中一个较为关键的环节,如何让传感器节点快速、低开销地接收传感任务,是当前值得研究的一个重要问题。针对目前已有研究成果Zoom中基于栅格任务地图的分发方法中冗余数据量大、不支持任务信息渐进传输等缺点,本文提出了一种栅矢混合的群智感知任务分发方法,该方法能有效降低任务分发过程中所需的流量,节省移动传感节点能量,并且还能支持任务信息渐进传输。主要工作如下:(1)首先,本文对移动群智感知网络进行深入研究和分析。描述了移动群智感知网络基本概念、特征、网络结构。还介绍了移动网络中的节点移动模型以及群智感知的具体应用内容,并分析了现有任务分发方法中的不足之处。同时介绍了几种在矢量信息多尺度表达中使用到的数据结构并简要分析特点。(2)其次,介绍了本文提出的栅矢混合的移动群智感知系统任务分发方法。描述了感知任务定义方法以及如何定义传感任务地图。移动节点能与服务器交互,实现任务信息的分发和接收。详细说明栅矢结合的传感任务编码方法:服务器根据定义的任务地图,通过栅矢混合处理,编码成待分发的任务信息。实验结果表明相比Zoom中纯栅格化的任务信息编码方式,本方法可以更节省任务信息下载数据量。(3)最后,详细描述了本文提出的任务信息渐进传输方法。说明了渐进传输的原理,描述了其中的任务分级方法以及任务街道曲线压缩方法。在本文中,通过使用道格拉斯普克算法,不仅能够用来对任务信息进行压缩,还可以根据在不同阈值下的压缩结果,生成增量数据用于渐进传输。在移动节点进入传感区域接收任务地图时,任务信息能被以渐进的方式增量传输给终端。实验结果表明通过使用道格拉斯普克算法,在一定阈值下能够对数据进行比较大的压缩而又产生相对比较小的出错率。此外,实验还说明了在发送相同的任务信息量的条件下,使用渐进传输相比非渐进方法尽管多消耗了一些流量用于记录增量信息位置,但是解决了非渐进方式中终端节点需要完整接收任务信息才能解码的缺点。