近年来随着对无线传感器网络、人机交互和智能计算等领域研究的日益深入,情景感知技术得到了迅速的发展,情景感知计算得以融入人们的日常工作和生活,“无时不在而又无处不在”的情景感知计算时代已经到来。情景感知计算是以人为中心的计算模式,该计算模式中计算机会主动感知情景及其变化,进而向用户提供与当前情景相应的服务。本论文主要进行了以下两个方面的研究：(1)针对情景感知计算环境的复杂性和动态性特征,本论文充分研究了能够有效屏蔽这些特征的情景感知系统框架模型,并针对现有的情景感知系统框架模型大部分面向特定应用且不能满足情景感知系统集成开发环境需求的现状,提出了一种基于情景信息质量评估和错误矫正的情景感知系统通用框架模型,并将该模型应用于智能家庭中。该模型利用情景信息质量评估和错误矫正等机制,通过对情景感知计算环境的管理、协调和调度,充分提高了情景感知应用的可信度,为实体对象间的互操作提供了支持,为情景感知计算环境下的情景信息处理提供了一种有效的方法,使情景感知系统更具适应性、主动性和智能性。(2)针对情景感知系统从动态、开放、分布式和异构的信息源中获取的情景信息具有不一致性的问题,本论文充分研究了情景信息不一致性消除算法,并针对现有情景信息不一致性消除算法的低精度和低自适应性问题,提出了基于应用层反馈与改进证据论算法的情景信息不一致性消除算法和基于应用层反馈与改进信度分配算法的情景信息不一致性消除算法,通过仿真实验验证了所提算法有效提高了情景感知系统的自适应性和情景感知系统中情景信息不一致性消除的精度。通过对情景感知系统通用框架模型的研究,构建了更具主动性、智能性和可靠性的情景感知系统框架模型,为情景感知系统的实际运用提供支持；通过对情景信息不一致性消除算法的研究,获得了更具自适应性和高精度的情景信息不一致性消除算法,为情景信息的有效利用,进而得到用户期待的服务提供支持。以上研究,为情景感知系统中情景信息的处理提供了一种有效的方法,提高了情景感知系统中情景信息处理的精度,为情景感知系统框架模型的构建和情景感知系统的广泛应用提供了坚实的基础。