随着定位技术和无线通讯技术的迅速发展,众多具有定位功能的无线手持设备和车载设备大量普及,许多新的应用如基于位置的服务、智能交通管理等需要存储和处理大量连续变化的位置数据。这些随时间连续变化的动态位置信息难以在传统的数据库系统中高效管理。移动对象数据库的目标就是允许在数据库中存储移动对象,高效地管理移动对象的位置及其相关信息,支持与移动对象位置相关的各种查询。移动对象索引技术是移动对象数据库中研究的热点和难点问题,大量新的应用如智能交通控制系统、军事指挥系统中庞大的数据量远远超出了人们的想象。为了追求更快的查询及处理速度,就必须研究出有效的存取方法。移动对象索引技术对于减少搜索空间、加快查询响应速度有着至关重要的作用。目前,索引方法研究有一些新的成果,但大多数是按查询时间进行分类的,对于集历史、现在和未来于一体的全时态索引结构的研究比较欠缺；基于欧几何空间中自由运动的移动对象索引方法研究多,而更具实用意义的网络约束的移动对象索引方法研究少。为此,本文扩展当前和未来位置索引方法,以支持移动对象全时态索引方法研究；扩展自由运动的移动对象索引方法,研究网络约束的移动对象索引方法。主要研究内容和创新工作如下：1.支持部分历史信息查询的移动对象索引TPR*-tree采用参数化包围框对移动对象当前和未来位置进行索引,是目前最实用的当前和未来位置索引结构。在当前时间没有发生更新的对象,TPR*-tree隐含其最近历史信息,但并不能提供历史信息查询,针对TPR*-tree这一问题,将移动对象创建或更新时间引入到索引树中,提出一种支持部分历史信息查询的移动对象索引结构HTPR*-tree (History TPR*-tree)。该索引结构不仅能实现TPR*-tree的所有查询功能,而且支持部分历史信息查询。这种支持部分历史信息查询的移动对象当前和未来预测索引方法,为移动对象全时态查询奠定坚实的基础。2.支持频繁更新的移动对象索引HTPR*-tree沿用TPR*-tree自顶向下的更新策略,更新时需要一次自顶向下的删除搜索和一次自顶向下的插入搜索,代价过高,不适合频繁更新的应用环境。本文利用R树BU (Bottom-up Update)算法思想,提出一种支持频繁更新的移动对象索引结构BU_HTPR*-tree。该索引结构在HTPR*-tree的基础上,结合哈希辅助结构和内存概要结构,大大提高了HTPR*-tree索引树的更新性能和查询性能。3.构建HTPR*-tree索引树的新机制针对HTPR*-tree索引树自顶向下插入构建方法,索引性能随时间变化迅速下降的问题,提出构建HTPR*-tree索引树的新机制。该机制包括四种不同的HTPR*-tree构建方法及动态维护策略。其中,利用速度直方图对速度域进行划分,将移动对象划分在不同的HTPR*-tree子树中,再对子树采用HBU (histogram-based bottom-up)算法自底向上逐层构建,是一种最优的HTPR*-tree索引树构建方法；同时,采用插入延迟更新策略,引入溢出桶内存结构批量的插入移动对象记录,有效提高HTPR*-tree索引的查询和插入更新性能。4.网络约束的移动对象全时态索引针对网络约束的移动对象运动特点,提出网络约束的移动对象全时态索引结构PPFN*-tree。该结构采用2D R*-tree索引静态的约束网络,每个叶节点项描述一条路段对应一棵TB-tree以及一棵HTPR*-tree,其中TB-tree用于索引相应路段上的移动对象历史轨迹；HTPR*-tree除了索引相应路段上的移动对象当前及未来位置外,还保存部分历史信息,可以支持相关查询。PPFN*-tree提供全时态多种查询功能,根据范围查询时间可以判断查询仅在HTPR*-tree中进行,仅在TB树中进行,或在这两种索引树中同时进行,从而减少搜索空间,加快查询速度。