- 文献综述（或调研报告）：
随着智能手机等移动设备的普遍，一种“以人为中心”的新型数据感知方式应运而生，这就是如今所说的移动群智感知。在移动群智感知网络中，感知平台招募移动用户使用手机的传感器采集数据，然后通过互联网上传到服务器，最终数据可以发送给任务发布者（数据需求方）或者直接在相关的移动群智感知应用中使用。
移动群智感知采用了“众包（Crowdsourcing）”的思想。众包的典型场景是公司或者机构利用互联网技术，招募自愿参与的民众，然后将任务分配给他们来完成并支付相应的报酬，从而来解决问题的一种模式。移动群智感知的具体过程也是类似的：通过平台招募移动用户来参与感知任务，用户使用他们的移动设备进行数据的采集，然后通过互联网上传到感知平台，所有的用户合作完成大规模的感知任务。移动群智感知是众包的一个特例，众包的概念涵盖范围更广，可以招募各种用户来完成各种任务，而移动群智感知招募的是持有移动设备的用户来完成数据采集的工作。在这个过程中，人作为整个系统的核心，不仅仅是数据的采集者，而且成为最终数据的消费者。
1激励机制及研究现状
感知任务完成的质量会随着用户数量的增加而提高。但是由于用户在采集数据的同时需要消耗电池、时间，甚至有可能导致个人信息的泄露从而威胁个人隐私，所以如果没有满意的报酬，他们是不会参与感知任务的。同时，用户有可能会为了更高的报酬而在自身花费的时间、资源上虚假报价。因此，设计一个高效合理的激励机制刺激用户主动参与并上报真实信息非常必要。
针对这些问题，已有学者将经济学上的拍卖机制、博弈论等理论引入到移动群智感知激励机制的研究中，并取得了很大的成效。关于激励机制的研究，由于考虑问题的模型不同，因此设计出的激励机制都是不一样的。有学者将机制分为两种，以众包商为中心的激励机制和以用户为中心的激励机制。众包商为中心的激励机制一般建模为STD game中的纳什均衡问题，以用户为中心的激励机制通常将其建模为拍卖过程进行研究[1]。
有学者对p2p架构下流媒体共享系统和文件共享系统的激励机制进行研究，在这项研究中，采用了新的激励机制（NIM）。服务器会在每个时间槽中参考节点的几个重要因素，并根据这些因素分配计数器给节点。计数器信息将在服务器中重新编码并统一管理。在这个系统中，用户可以使用计数器来从服务器购买服务或竞价，根据计数器的不同，用户将会采取不同的策略。另外服务器通过考虑带宽和计算能力会选择一些特别的节点作为超级节点，它们可以分担服务器的负担，作为回报，超级节点得到来自服务器计数器的百分比增加[2]。
文献[3]将p2p系统中各个节点的交互行为建立为非合作博弈，假设参与者都是理性的，他们通过和其他用户的交互中获益，用纳什均衡来描述这种动态关系，一般一个系统有多个平衡点。
有些学者为从机制设计到算法设计提供了一个计算高效的归约黑箱，他们给出了在任意可行性约束条件下真实最大化任意目标的保留近似的约简，简化方法是只根据一个机制的期望值来简介描述他对投标人进行的特定奖励，而不直接访问分配原则[4]。
有些学者研究了在延迟容忍网络中的数据激励，提出了一种基于多接收者激励的分发方案，该方案允许节点间进行协作，通过合作利用传输选择路径向彼此交付感兴趣的信息。另外，收费和奖励功能也包含在方案中来刺激用户间的合作，所以节点没有发起边缘插入攻击的动机[5]。
2还存在的问题
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
