随着移动计算、无线通讯、GIS(Geographic Information System)以及GPS定位系统、空间数据库等相关技术的快速发展，使得基于位置的服务得到了广泛的应用。而最近邻查询始终是空间数据库方向查询研究中的一个重要课题。其中，最近邻查询是查询一个点的最近邻，反向最近邻查询是最近邻查询的一种变体，查询目标对象集中将查询点作为最近邻的点，在人们的日常生活中具有很重要的应用价值，具有重要的研究意义。
　　本课题研究了最近邻查询算法的现状，以往的欧氏空间中的最近邻查询以及障碍空间中的最近邻查询大多数都是针对二维空间的，但是在现实生活中，人们是在三维空间中生存的。为了更接近人们的日常生活，提出了三维障碍空间中的最近邻查询算法，在现实生活中具有广泛的应用价值。本文的研究内容有：
　　首先，提出了三维障碍空间中的最近邻查询算法。该算法首先将目标对象及障碍物按照与查询点的欧式距离的升序进行排序，得到距离查询点最近的一个目标对象，然后找到可能影响该点到查询点距离的障碍物记为潜在障碍物，再在潜在障碍物中通过剪枝策略得到有效障碍物，根据Dijkstra算法计算该点到查询点的障碍距离，以该距离为半径，以查询点为球心，求出球内的目标对象，并计算这些目标对象到查询点的障碍距离，根据这些点的障碍距离进行排序，找出最小值，该点即为查询点在障碍空间中的最近邻。
　　其次，提出了三维障碍空间中的反向最近邻查询算法。该算法首先将目标对象和障碍物按照与查询点的距离进行排序。采用垂直平分面的方法来剪枝数据集，得到候选集。对于得到的候选集，计算他们的最近邻距离，若大于他们到查询点的距离则删除点，最后得到查询点的反向障碍最近邻。
　　最后，对上述算法分别进行了比较和实验验证。三维障碍空间中的最近邻查询算法和三维障碍空间中的反最近邻查询算法分别从从数据集中数据对象个数、障碍物个数以及障碍率等方面进行对比实验。