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上下文感知技术是计算机科学智能化研究领域的重要组成部分。近年来随着物联网技术的发展，人类、物理空间和信息技术在许多领域都通过上下文感知技术多方面融合与发展，如智能医疗、智能家居和车载通信等。近几年，基于Web2.0技术的物联网WoT(Web of Things)概念的提出对上下文感知技术提出了新的要求。一方面，物联网底层接入的传感器和物联网设备多种多样，各种接入的资源模型都具有自身特点，物联网信息对象的信息结构不一致，实现不同的物联网领域的上下文共享存在难度;另一方面，物联网数据的实时性和海量性对传统的上下文推理技术提出了较高要求，需要在海量的多源、异构数据基础上实现快速的感知推理，提高感知上下文推理的时间效率;最后基于Web的物联网环境自身的开放性特点，需要研究提供一整套有效的体系架构和流程机制，实现对环境变化的有效管理和快速反应。 本文着重研究WoT业务环境中的关键性上下文感知技术。首先针对现有的上下文感知技术如上下文架构、上下文建模和上下文推理进行了研究，对WoT业务环境对上下文感知技术提出的需求和挑战进行了总结;接下来设计了基于中间件系统理念的上下文感知架构UCAM(Uniform Context-Aware Middleware)，实现了对上下文的获取、建模、存储、推理和服务能力开放，并支持自上而下的被动请求/响应方式和自下而上的主动订阅/通知方式;本文着重研究上下文感知架构中两个关键技术——上下文建模和上下文感知推理。本文针对上下文建模技术在描述面向资源的WoT业务环境上下文方面的不足和缺陷，在面向Web Service的本体语言模型OWL-S的基础上，本文提出了面向资源的上下文本体模型(Resource-Oriented Context Model)，解决了物联网中诸如用户、资源、服务等要素在上下文感知架构中的表达和存储。在此基础上，本文实现了基于SWRL的上下文推理方法;结合WoT业务环境的需求，本文针对这两种推理过程中的核心算法RETE算法进行了改进，使得当物理空间引起物联网环境的变化时，上下文推理引擎能够较好地适应这些变化。