物联网作为互联网的应用拓展，将当前的交互形式拓展到人与物、物与物之间。物联网的理论框架以及技术路线的发展需要来自多领域，跨学科的协同创新。近年来，随着智能技术的发展，人们日常使用的设备也逐渐智能化，转化为可以情境感知、数据分析的智能设备，成为实现物联网万物互联不可或缺的元素。当设备被赋予足够的智能后，物与物能够通过交互建立社交关系，从而形成了智能物体间的社交网络——社交物联网（Social Internet ofThings，SIoT），其中社交意图驱动的资源分配方案设计至关重要。相对于传统集中式的优化方案，基于图论及匹配理论的分布式资源分配方案以其在计算复杂度、信令开销等性能上的优势成为无线通信领域的热门研究方向，并更适用于当前具有高动态性的网络拓扑结构。因此，借助图论与匹配理论，针对社交物联网应用场景中的内容共享、用户配对、任务分配等一系列资源分配问题进行研究，并将飞行物联网（Internet of FlyingThings，IoFT）与社交物联网结合，在社交飞行物联网（Social Internet of FlyingThings，SIoFT）场景下开展了一系列工作。相关研究内容的主要贡献和创新点如下：
　　1.基于层次化二分图稳定匹配的社交物联网频谱资源分配
　　针对社交物联网中频谱资源受限下用户重复下载同一内容造成基站负载过高问题，研究了用户的社交属性对物联网中内容共享的驱动作用，即具有较高兴趣相似度与信任度的相邻用户可以通过建立直连链路分享内容，从而减缓基站的负载，同时还要考虑直连链路频谱资源的分配问题，这种三维的匹配关系可以用层次化二分图建模从而将优化问题转化为了两个子问题：第一个子问题为内容提供者与内容请求者之间的匹配，第二个问题为直连用户对与蜂窝用户之间的匹配问题。该问题由于同群效应的引入不能用延迟接收算法的思想有效解决。因此，提出一种自组织的轮转交换算法，使得用户在初始不稳定的匹配状态下，以自组织的方式交换匹配对象，最终达到稳定状态。所提资源分配方案能够在传输可靠性、下载时延和算法复杂度之间达到均衡。
　　2.基于三分图稳定匹配的社交物联网内容共享方案设计
　　针对物联网设备存储及能量受限的问题，研究了预先缓存方案设计，用户调度方案设计，激励机制设计以及探索如何通过篡改用户偏好列表使多个用户受益。首先，由于内容协助者存储容量及传输范围的局限性，完整缓存可能会遇到无人请求而导致的缓存资源浪费问题。因此内容协助者可以通过不完整的内容缓存提升内容多样性来规避这一问题，当有用户请求内容共享时，内容协助者可以充当中继节点利用缓冲能力转发剩余内容。因此重点研究如何通过合理分配缓冲与缓存容量的比例，实现用户服务质量及能耗之间的折中。具体地，将用户调度过程用三分图建模，实现小型基站，内容协助者与内容请求者之间的三维稳定匹配。最后，提出一种带有多米诺效应的篡改机制进一步实现服务质量及能耗之间的折中。
　　3.基于二分图动态稳定匹配的社交飞行物联网任务分配
　　立足于社交飞行物联网，以灾害救援为应用背景，研究社交属性对于无人机任务协同的影响。针对受灾区域数据感知任务周期性到达且地面传感设备失效的问题，提出一种无人机协助群智感知系统，并研究随机动态环境下无人机的感知任务分配问题。将优化问题转化为二分图动态匹配问题，并将排队理论的思想融入匹配理论中，提出一种基于多等待队列的任务分配算法，将局限于眼前任务收益的静态稳定性拓展为关注长期收益的动态稳定性。所提方法在随机动态环境下相较传统算法具有明显的性能提升。
　　4.基于二分图流行匹配的社交飞行物联网安全性保障频谱资源分配
　　在社交飞行物联网中，空地信道因其良好的视距链路传输条件，容易被地面恶意用户窃听。基于此，研究如何在多个潜在窃听者的位置信息无法被完美估计的情况下，确保空地通信的安全性。遵循不劳无获的原则，复用无人机蜂窝频谱的地面用户将作为友好的干扰器，实现双赢。为此，提出了联合飞行轨迹设计、功率控制和信道分配优化问题，以最大限度地提高最坏情况下无人机的平均保密速率。首先，利用块坐标下降法和连续凸优化法迭代求解轨迹设计和功率控制问题。然后，将频谱共享问题转换为二分图流行匹配问题，并提出了两种分布式算法来保持动态环境下的流行匹配。最后，对算法的流行性、收敛性和计算复杂度进行了详细的分析,并验证了所提算法能利用33%的可达速率性能损失实现67.5%的安全性能增益。