随着无线网络技术的发展,基于位置的服务变得越来越流行,如基于位置的医疗紧急救助系统,基于位置服务的广告推广系统及车辆导航系统等。然而,当人们享受位置服务带来便利的同时,人们的位置隐私也受到潜在危险,恶意第三方往往利用这些信息进行隐私侵犯。为了应对这一问题,许多研究者提出不同方法保护用户隐私,如混淆用户真实身份,隐藏用户所在位置等,最为典型的方法是k匿名机制。K匿名机制原理是寻找周围k-1个用户形成k匿名集合,隐藏用户的真实位置。然而k匿名机制并不总能满足用户的需求,当用户周围没有其他用户的时候,k匿名机制将会失效。本文从另一种思路考虑位置隐私保护问题,提出了路径预测算法,为用户预测一条安全的路径以保证用户每时每刻都受到位置隐私保护。根据k匿名机制原理,本文还引入用户自定义k匿名参数的上限和下限,依此设定每个区域的安全属性,更好地平衡用户隐私保护和位置服务质量。算法分为两个阶段,初始路径预测和路径动态调整。在初始路径预测阶段,根据栅格区域的安全状况为用户预测一条初始安全路径。用户沿路径行进过程中,若下一个栅格区域变为不安全状态,则进行路径的动态调整,规划一条绕开不安全栅格的新路径,从而确保用户的位置隐私。位置服务器的用户量很大时,计算负载将会大大增加,效率降低。为了提高计算效率,本文又提出了一种改进的分布式路径预测服务模型和算法。系统架构由可信中心匿名服务器和分布式服务器组成。首先通过可信中心服务器选择路径服务器序列,选择的路径服务器在管理范围内为用户预测路径,然后通过服务器握手协议进行不同路径服务器的切换,最终服务器序列共同为用户提供一条k匿名安全的路径。这一计算模式分散中心服务器的计算负担,提高了服务效率。论文通过模拟实验,设计实现了路径预测算法,以及改进的分布式路径预测服务模型和算法,验证了算法的正确性和有效性。