交通网数据库是在空间数据库、时空数据库基础上研究在受限环境中运动的移动对象,其核心内容为交通网建模,交通网移动对象建模,索引,查询等问题,目的在于为智能交通提供一个可靠的软件平台用于分析和决策。本文针对交通网中移动对象的查询处理技术进行了研究,主要工作包括以下几个部分:1.介绍了交通网数据库的发展现状,详细讨论了交通网移动对象的概念和特点,以及交通网络模型,交通网移动对象建模,索引的类型和方法,分析了目前一些常见的查询问题应用背景及常用方法。2.针对交通网中的最近邻居查询问题,采用支持交通网连接性信息查询的存储结构,提出了一种预计算权重点m近邻的PM-KNN查询算法,用于解决交通网络数据库K近邻查询问题。此方法相比于现在常用的Island方法不同之处在于,预计算的不是针对兴趣点进行扩展预计算,而是可以选择采用预计算部分网络权重点。只要交通网络的结构不变,预计算的代价不会因为兴趣点增加而改变。3.针对交通网络数据库反最近邻查询问题,基于预计算的k-NN查询结果,给出查询空间修剪方法,提出一种基于网络扩展的反K最近邻查询算法PM-RKNN,减少了网络扩展过程中节点和兴趣点的访问数。4.针对交通网络的组最近邻居查询问题,目标对象与查询对象的分布有可能是密集或稀疏,提出对目标对象与查询对象的分布范围不同采用两种策略进行剪枝的方法,进而提出的组最近邻居查询CMBM算法。