时空数据库是在空间数据库的基础上发展而来的新兴数据库技术，用于处理随时间推移而变化的空间信息。最近邻(NearestNeighbor，NN)查询是在空间数据库和时空数据库中经常会使用的一种查询技术，它返回在数据库中所存储的距离查询对象最近的对象。对于最近邻查询的实施，首先要考虑的是相关查询算法的设计和实现。随着无线通信和定位技术的发展，可有效处理大量移动对象的查询算法越来越引起人们的注意。目前，TPR树(Time-ParameterizedR-tree，TPR-tree)是针对移动对象现在和将来位置的查询最有效的时空索引结构，因此基于TPR树的动态最近邻的查询算法具有相当的研究价值。 本文首先介绍和分析了前人在最近邻查询算法上的研究成果，接着对TPR树中移动对象动态距离的计算作了相关的讨论。在此基础上，提出了一种基于TPR树可扩展的查找多个最近邻对象(K-NearestNeighbors，KNN)的查询算法。该算法包含两个部分：对TPR树中结点的优化剪枝遍历和对叶结点中移动对象的处理。随后，针对在得到查询结果以后移动对象可能会发生更新的情况，描述了维持查询结果有效性的解决方案。基于所提出的最近邻查询算法，本文提出了一种简便易行的连续最近邻(ContinuousNearestNeighbor，CNN)查询的实现方法。该方法基于当查询间隔到来时反复执行最近邻查询的思想，通过最近邻链表来确定动态查询间隔。最后，通过仿真实验对所提出的查询算法的性能进行了测试，并从移动对象数目、查询时间段长度以及最近邻对象数目几方面对其进行了分析。从实验结果可以看出，所提出的最近邻查询算法具有较好的查询性能，在查询的执行时间上也有一定的优势。