现代社会互联网和物联网的发展已越来越迅速,涉及的行业也越来越广泛。同时,移动设备中的传感器种类和性能也大大提升,使其传感、计算、存储、通信能力逐渐增强。这些因素也推动了“以人为中心”的新型传感模式群智感知的发展。由于群智感知技术的诞生,许多复杂大型的社会性传感任务可以在低成本、短时间内得以完成。然而这一新兴技术,还面临着许多问题和挑战,例如传感数据的质量和数量不能达到任务发布者的要求。于是群智感知中对于激励机制这一部分的研究就具有重大的研究意义和现实作用。本文利用契约理论,在对称信息场景与不对称信息场景下,分别根据群智感知中传感任务执行用户的努力程度和类型差异不可观测问题设计激励机制,致力于改善传感效果,让传感任务发布者获得最大收益,使得用户愿意参加该任务。本文主要贡献如下:1.努力程度不可观测情况下的激励机制。将群智感知中用户努力程度不可观测情况建模为契约理论中的道德风险问题。首先,通过建模群智感知过程中的任务发布者与用户的收益函数,描述任务分配过程。其次,通过带约束的最大化问题求解最优契约,得出激励机制,最后,通过计算机仿真证明了激励机制的可行性,并讨论了外界因素包括噪声、成本、分界线对发布者和用户收益以及最优努力的影响。2.类型差异不可观测情况下的激励机制。将群智感知中用户类型差异不可观测情况建模为契约理论中的逆向选择问题。首先,对平台两种任务的传输速率模型进行描述。其次,利用契约理论中显示原理,通过带约束的最大化问题求解契约,通过推导求出最优方案判别不等式。并结合仿真,分析了外界因素对发布者收益的影响,仿真结果表明本方法是可行、合理且与实际相符的。3.结合实际情况的激励机制改进。一方面,结合用户存在努力程度与类型差异不可观测的情况对用户进行分类,并推导出能令发布者获取最大收益的契约方案。另一方面,针对于之前努力程度不可观测情况,对仅讨论两种结果的场景进行改进,去除结果类型仅好坏两类的限制,使其更符合实际情况。通过拉格朗日乘子法解决数学难题,求解最优契约。并且结合仿真,从理论和实际的角度分析了结果、成本、概率等因素对契约的影响。