1.一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法，其特征在于，所述契约激励方法包括以下步骤：步骤1.根据移动用户参与群智感知与计算任务的能耗建立移动用户类型；

步骤2.在移动用户类型离散和连续两种场景中，分别构建移动群智网络中移动用户效用函数和服务器效用函数；

步骤3.针对服务器已知和未知用户类型，即在信息对称和信息非对称情况下，分别构建融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题；其中，契约激励优化问题为满足约束条件的效用函数最大值；

步骤4.求解上述两种情况下契约激励优化问题，以获得融合感知通信的最优契约设计策略。

2.根据权利要求1所述的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法，其特征在于，在步骤1中，所述根据移动用户参与群智感知与计算任务的能耗建立移动用户类型包括：融合感知通信的移动群智网络包括1个服务器和N个移动用户，表示为Π＝{1,...,i,...,N}；其中移动用户具有感知和本地计算的能力；移动用户类型定义如下：Γ＝{θ1,...,θi,...,θN}；将移动用户类型θi按照升序分为N个类型，表示为0<θ1<...θi<...<θN；

当移动用户类型θi为离散时，服务器判定移动用户类型为θi的概率表示为ui，满足当移动用户类型θi为连续时，其分布在正区间Θ∈[θL,θH]，服务器判定移动用户类型的概率密度函数表示为f(θi)，满足

3.根据权利要求1所述的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法，其特征在于，在步骤2中，在移动用户类型离散场景中，构建移动群智网络中移动用户效用函数和服务器效用函数包括：所述移动用户类型在离散场景中时，服务器为N类移动用户设计N类契约，每个类型的契约对应每个类型的移动用户；移动用户在类型为θi的情况下签订契约{πi,βi}，其中πi是服务器支付给类型为θi的移动用户相应的奖励，βi表示类型为θi的移动用户感知数据大小；

在契约{πi,βi}下，移动用户效用函数表示为：

此时，移动用户类型在离散场景下服务器效用表示为：

当θi离散时，满足 ui表示服务器判定移动用户类型为θi的概率；服务器通过请求类型为θi的移动用户进行感知需要支付相应的报酬，于是，服务器效用表示为服务器收益与支付奖励之差，即：式中，ui表示服务器判定移动用户类型为θi的概率，πi表示服务器支付给类型为θi的移动用户相应的奖励，βi表示类型为θi的移动用户感知数据大小， 表示服务器分配给类型为θi的移动用户带宽。

4.根据权利要求3所述的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法，其特征在于，在步骤2中，在移动用户类型连续场景中，构建移动群智网络中移动用户效用函数和服务器效用函数包括：在契约{πi,βi}下，移动用户在连续场景中服务器效用表示为:

其中θi表示移动用户类型，πi是服务器支付给类型为θi的移动用户相应的奖励，βi表示类型为θi的移动用户感知数据大小；

此时，移动用户类型在连续场景下服务器效用表示为：

当θi连续时，满足 f(θi)表示服务器判定移动用户类型的概率密度函数；服务器通过请求类型为θi的移动用户进行环境的感知需要支付相应的报酬，于是，服务器效用表示为服务器收益与支付奖励之差，即：式中，πi表示服务器支付给类型为θi的移动用户相应的奖励，βi表示类型为θi的移动用户感知数据大小，表示服务器分配给类型为θi的移动用户带宽，f(θi)表示在移动用户类型连续场景下服务器判定移动用户类型的概率密度函数。

5.根据权利要求1所述的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法，其特征在于，在步骤3中，针对服务器已知在信息对称情况下，构建融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题包括：信息对称情况下的优化问题，即服务器已知移动用户的私有类型，契约需要满足参与约束，(IR) 即移动用户从接受契约中得到的期望效用不能小于不接受契约时能得到的最大期望效用，则融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题表示为：其中， 表示类型为θi的移动用户选择与之类型匹配的契约{πi,βi}时的效用。

6.根据权利要求1所述的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法，其特征在于，在步骤3中，针对服务器未知在信息非对称情况下，构建融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题包括：信息非对称情况下的优化问题，即服务器未知移动用户的私有类型，此时服务器存在道德风险问题，契约需要满足参与约束，(IR) 即移动用户从接受契约中得到的期望效用不能小于不接受契约时能得到的最大期望效用；同时需要满足激励相容约束，(IC) 即服务器希望的行为只能通过移动用户的收益最大化行为来实现，则融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题表示为：(IR)

其中，IR约束确保移动用户获得积极的期望效用，IC约束确保移动用户获得期望效用的最大化，式中， 表示类型为θi的移动用户选择与之类型匹配的契约{πi,βi}时的效用， 表示类型为θi的移动用户选择与之类型不匹配的契约{πj,βj}时的效用，j表示除了i之外的所有元素。

7.根据权利要求1所述的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励方法，其特征在于，在步骤4中，所述求解上述两种情况下契约激励优化问题，以获得融合感知通信的最优契约设计策略包括：根据拉格朗日乘子法和Kuhn‑Tucker条件，通过求导进行求解。

8.一种融合感知通信的移动群智网络契约激励系统，其特征在于，包括：获取模块、划分模块、确定模块、和融合模块，其中，获取模块，用于根据移动用户参与群智感知与计算任务的能耗建立移动用户类型；

划分模块，用于在移动用户类型离散和连续两种场景中，分别构建移动群智网络中移动用户效用函数和服务器效用函数；

确定模块，用于针对服务器已知和未知用户类型，即在信息对称和信息非对称情况下，分别构建融合感知通信的移动群智网络契约激励优化问题；其中，契约激励优化问题为满足约束条件的效用函数最大值；

融合模块，用于求解上述两种情况下契约激励优化问题，以获得融合感知通信的最优契约设计策略。

9.根据权利要求8所述的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励系统，其特征在于，所述根据移动用户参与群智感知与计算任务的能耗建立移动用户类型包括：融合感知通信的移动群智网络包括1个服务器和N个移动用户，表示为Π＝{1,...,i,...,N}；其中移动用户具有感知和本地计算的能力；移动用户类型定义如下：Γ＝{θ1,...,θi,...,θN}；将移动用户类型θi按照升序分为N个类型，表示为0<θ1<...θi<...<θN；

当移动用户类型θi为离散时，服务器判定移动用户类型为θi的概率表示为ui，满足当移动用户类型θi为连续时，其分布在正区间Θ∈[θL,θH]，服务器判定移动用户类型的概率密度函数表示为f(θi)，满足

10.根据权利要求8所述的一种融合感知通信的移动群智网络契约激励系统，其特征在于，所述求解上述两种情况下契约激励优化问题，以获得融合感知通信的最优契约设计策略包括：根据拉格朗日乘子法和Kuhn‑Tucker条件，通过求导进行求解。