随着信息技术的蓬勃发展,各类不确定数据查询已广泛应用于众多现实应用中。近年来,具备定位功能的各型手持无线终端以及车载设备不断普及,使得对基于位置的移动计算需求日渐迫切。Skyline查询是针对查询对象,返回目标数据集中相对其它数据点具有“优势”的数据点子集。然而,移动对象具有动态属性,由于硬件设备的限制、更新延迟、网络带宽等因素的影响,其位置信息存在不确定性并影响到Skyline查询操作的结果。概率Skyline查询可以克服移动对象存在不确定性的缺陷,返回目标数据集中最有可能具有“优势”的数据点集合。论文研究了道路网和一般情形下的不确定移动对象的概率Skyline查询处理技术,主要工作和创新点如下:(1)研究了曼哈顿路网中移动数据点的连续概率Skyline查询。考虑到路网环境中目标数据点的移动受道路网条件的影响,主要对改进以往过于理想的路网模型中不确定移动数据点连续概率Skyline查询问题进行研究。路网中兴趣点被视为移动目标数据点并具有符合概率密度函数描述的不确定性。首先,根据目标数据点的初始位置和静态属性获得初始Skyline结果集;然后,根据移动数据点之间的支配关系计算可能导致Skyline结果集发生变化的事件;最后,根据计算获得的事件发生的先后顺序,更新概率Skyline结果集,从而实现连续概率Skyline查询。(2)研究了基于几何概率模型的支配概率计算方法。根据不确定移动对象所处的环境以及其自身的特点,研究了不确定移动对象的分类并分别建模。按照几何概率模型“无限性”、“等可能性”的两个基本要求,对不确定移动对象进行转换并建立几何概率模型;将抽象的不确定移动对象间的支配概率转化为直观的“测度”(长度、面积或体积)之比的计算问题,大大提高了不确定移动对象支配检验运算效率。(3)研究了基于曼哈顿距离的不确定移动对象概率Skyline查询方法。首先,利用一个基于曼哈顿距离、用于求解不确定移动对象在某时刻为Skyline的概率计算模型,可以得到一个包含了所有在t时刻Skyline概率至少是p的移动对象的集合,称为p-t-Skyline。而考虑到实际应用中计算大量不确定移动对象的Skyline概率代价高昂,论文提出了一个包含“采样-限定-修剪-精炼”四个步骤的解决方案。同时,使用一个多维索引结构VCI树,提高数据检索的效率。实验结果表明该解决方案在不同数据规模以及维度的数据集上均具有良好的表现。