在智能空间中,移动用户在与空间中的应用进行各种交互的时候会产生大量的上下文。这些上下文信息因为用户对应用的共享而产生冲突。合理的分配资源,满足空间中大部分用户同时的需求是智能空间中上下文感知计算研究的重点。上下文感知计算就是如何有效利用环境中的上下文辅助决策优化的一种计算模式。它主要要解决的问题主要有:上下文是如何采集和感知的;上下文存储在何处以及如何管理;上下文如何得到有效利用等方面。本文的研究围绕普适环境中的上下文感知系统,建立模拟了一个智能空间。以上下文感知计算为理论基础,针对上下文的建模、上下文的冲突检验和处理等方面,进行了尝试和探索。本文主要的工作如下:设计了一种在智能环境中的上下文感知模型,并进行了模拟实现。该模型给出了合适的上下文建模,并构建出可以在动态的普适环境中,合理检测处理多用户多应用的上下文系统架构。同时清晰的划分了自动处理机制和仲裁处理决策两种方案各自的任务功能。前者负责冲突的识别和筛选,后者调动用户进行决策,两者共同来解决感知交互过程中出现的上下文冲突。设计了自动处理上下文冲突的方法。在本文提出的系统中,自动处理过程是为了更好的向后端提交高层的上下文信息。在这种目的下,上下文的冲突检测和处理需要一方面收集环境中各个用户和应用中出现的冲突信息,另一方面将这些信息提取分析的同时保留关键信息为下面的步骤打好铺垫。本文通过OWL语言完成了上下文的自动处理过程,将收集到的模糊的上下文整理成便于计算机理解和表现的信息。提出了一种仲裁处理决策系统,来解决复杂的上下文冲突。仲裁系统通过人对计算机处理过程的干预来完成最终的决策,本文中的平衡模块克服了先前工作中不能跟踪记录历史上下文,只能即时的频繁的启动系统来处理冲突的方法。提出的平衡模块利用数学统计方法结合实验检验,很好的评价了用户整体感受并以为依据,帮助用户做出整体决策,节省了大量的时间。通过对上下文感知计算建模、冲突、系统框架和应用等问题的研究,本文建立了上下文感知计算的全局视图,提出了若干适用于感知计算的关键技术和算法,这可为感知计算更广泛的研究和部署提供基础和有效指导。