随着科学技术的快速发展,物联网成为信息时代极为关键的一个发展阶段。物联网通过传感器设备采集到各种有用的信息,与互联网相连接构成一个巨型网络,为建设智慧城市奠定了坚实的基础。近年来,手机等移动设备在社会中广泛普及,这些移动设备嵌入了各种各样功能强大的传感器,促进了移动群智感知的诞生。移动群智感知为物联网开创了一个全新的“以用户为中心”的感知模式,实现了大规模的任务分发与感知数据采集,从而成为一个新的研究热点。虽然目前已有不少研究成果,但这些研究中仍然存在着相同数据重复采集、用户虚假报价等问题。如何解决数据重复采集问题,如何实现允许数据共享时的最优任务调度以及如何激励用户参与并真实报价是本文的研究重点。本文主要研究任务间有相同数据需求且允许数据共享的移动群智感知网络场景。为了解决任务间相同数据重复采集的问题,本文在传统的任务层-用户层两层网络模型中引入了数据层,构建了一个三层的创新型的网络模系统型,并分别从任务层、数据层与用户层对该模型进行了讨论。基于此系统模型,本文将该模型下的最优调度数学问题建模为一个扩展的背包问题,通过经典算法求得社会效用最大化下的最优调度方案。最后通过仿真,对比分析了允许数据共享的三层网络模型的优点。基于最优调度方案的研究,本文进一步对上述模型中的激励机制进行了研究。根据拍卖理论的知识,提出了一种基于VCG的双端可信拍卖机制。该激励机制包括用户端与任务端的调度机制与支付机制,保证了所有用户与任务发布者无法通过虚假报价获得任何福利,即最优策略是真实报价。通过仿真进一步了解到平台一直处于预算赤字的状态,因此又在拍卖机制中引入了“保留价格”的概念,提出了一种平台预算平衡的改进的拍卖机制。最后对改进的拍卖机制进行了仿真,得到保留价格与平台预算、社会效用之间的关系,为平台设定保留价格提出了合理的建议。综上所述,本文针对任务调度与激励机制提出了新的模型与激励方式,并根据仿真结果分析了模型与激励机制的适用性,为移动群智感知中数据共享及相关研究提供了理论支持。