近年来，随着定位技术与无线通信技术的迅速发展，对移动对象进行跟踪与定位变得可行与必要。目前分布式时空数据的查询解决方案是将分散在世界各地的数据服务器都接入到互联网中来对公众提供查询服务。接入到互联网的用户将查询请求同时发送到服务器端所有的服务器中，每一台服务器接收到请求后，都需在自己的本地数据库中进行检索并将符合要求的结果返回给用户。但是一个用户提出的查询，其结果可能仅存在于一两台数据服务器中，如果每次查询都同时让所有的数据服务器进行检索，无疑会产生巨大的浪费。　　P2P网络作为一种新的网络应用模式，在工业界和学术界都受到了广泛的关注。P2P网络具有高可扩展性、健壮性、自主性等优点，被广泛应用。本文研究了应用P2P网络解决在分布式环境下对海量时空数据进行高效的复杂查询（轨迹查询、窗口查询和K近邻查询）时产生的问题。　　本文研究结果如下：　　1、分析现有方案的不足之后，设计了一种基于P2P网络的解决方案，提出了对移动对象运动空间进行双层划分的方法来同时支持三种查询。　　2、第一层划分应用网格过滤技术，有效的解决了数据频繁更新的问题。　　3、对移动对象的运动空间进行高效的第二层划分，具有比空间填充曲线方法更好的负载平衡性。　　4、设计了高效的Overlay——SmartChord来支持窗口查询和K近邻查询，设计了高效的路由方案，并对其进行理论分析，证明了其路由复杂度为O(logN)。设计了有效的容错性方案和动态维护方案。　　最后，通过实验验证了本文提出的方案。实验结果表明，过滤网格对减少更新通信量效果十分明显，和现有方案相比本文的方案可以更有效支持三种查询，负载平衡性和路由效率有显著提高。