随着移动终端的快速发展,智能终端上丰富的传感器设备得到了广泛使用,参与式感知(Participatory Sensing)的概念也随之兴起,在参与式感知环境下,用户即是数据的受益者也是数据的贡献者。在众多数据中,用户轨迹数据最容被采集到,同时也蕴含着丰富的信息。除此之外,基于位置的服务(Location-Based Service,LBS)也越来越普及,更多的用户乐于在日常生活中记录并且分享自己所在的位置。在这样的情形下,分析用户的轨迹数据显得尤为重要,轨迹分析不仅可以挖掘出用户的运动模式、运动规律,还在其他领域扮演着重要的角色,比如社交关系分析、个性化推荐等等。鉴于轨迹信息蕴含的丰富内容,本课题主要在参与式感知环境下基于轨迹数据做出了相关的研究和实现。在参与式感知环境中,为了更好的采集数据,提高数据质量,我们通过分析用户轨迹来预测用户的运动趋势,以便激励更多用户贡献数据。这里,轨迹分析给激励机制提供了很好的辅助作用。此外,用户轨迹和社交关系之间存在着紧密的联系,通过用户的轨迹我们可以分析出用户之间的社交关系,并且,考虑到保护用户位置隐私是参与式感知环境下的热点问题,我们提出了隐私保护下通过轨迹分析社交关系的方法。为了验证算法的可行性,课题中使用了真实的数据集做了实验分析。本论文首先介绍了轨迹分析和参与式感知的相关理论和技术背景,接下来介绍了课题中的主要研究内容。然后,详细介绍了参与式感知平台中轨迹分析模块的设计与实现过程,介绍了平台管理系统的设计方案和实现效果。最后,使用真实数据集对轨迹分析算法进行了实验分析,对系统中各个功能做了测试。