2006年我国互联网地图的产生,基于位置服务(locationbased service,简称LBS服务)的风靡,催生了多样化的LBS技术与多领域结合的应用:娱乐性签到社交APP,智能导航自助游软件,实时监控的物流终端等。访问用户实时地理位置信息是LBS服务的前提,若位置信息泄露,无形中会侵犯用户的位置隐私以及与位置相关的用户敏感信息隐私。为了保护用户位置信息不被泄露,关键在于如何适度牺牲LBS服务质量来满足用户的位置隐私保护需求。本文主要研究工作从以下几个方面展开:(1)分析了现有LBS服务中的位置隐私保护方法,研究了位置隐私的攻击模型,明确需要抵抗的攻击问题,研究了现有通用的位置隐私保护系统,确立了本文位置隐私保护方法的模型结构。(2)以有效衡量LBS服务质量与位置隐私保护水平为宗旨,分析了现有典型位置匿名算法的优势与不足,以网格用户密度为核心设计了基于用户密度的最适匿名域位置隐私保护方法。该方法设计了个性化的数据结构,利用合理的动态收缩、扩张规则寻找最适匿名域,在满足用户隐私参数配置情况下尽可能缩减匿名域,从而提高LBS服务质量。(3)对连续查询请求下的位置感知问题进行需求分析,为了抵抗连续交集攻击模型,基于本文提出的快照查询位置保护方法,设计了面向连续位置感知的位置隐私保护方法。该方法不仅满足用户动态变化的位置隐私需求,并且相比现有位置感知算法能够有效降低匿名域面积,提高服务质量。(4)选取基于路网移动对象数据生成器生成的移动对象模拟数据集,对两种位置隐私保护方法进行仿真实验,采用合理的评价标准对算法性能完成对比评价,证明了本文方法的有效性。另外,本文选取一组真实路网浮动车数据进行数据清洗处理后,对本文的位置隐私保护方法进行一定的应用实现,通过对比证明了方法的可行性。最后,对基于位置服务的位置隐私保护方法在不同领域中的应用前景作出了展望。