近年来,随着无线网络通信技术和定位技术(如GPS)的发展,大量具有定位功能的无线设备(例如移动电话、车载GPS等)得以普及。当这些设备被部署到一些运动着的对象上时,人们便可以获得描述该对象的移动数据。由于物体和查询的频繁更新,因此涉及的相应物体具有不可预知性。在这高度的动态环境下,空间查询的结果不再是静态的,而是动态变化的。同时,在对移动物体采样的过程中,由于测量误差、取样误差、传输时延等物理设备的固有原因,移动物体便与不确定性联系在了一起。不确定数据的反向最近邻查询便是在以上的背景下产生的。在本文中,首先设计了单一种类移动物体的连续查询算法。所谓单一种类查询是查询物体与被查询物体种类相同,例如,在战争中查找我是谁的最近点。在对这类查询中,本文利用了一种新的索引技术：虚拟网格四分树,在此基础L,通过对查询点与其最近点做垂直平分线的方法找到一个封闭的监视区域以及有限的候选逆最近邻,然后判断这些候选逆最近邻到底是不是要查询的结果即可,最后当查询点或者候选逆最近邻位置发生变化时重新构造封闭区域。其次本文介绍了多种类物体的连续查询算法。与单一种类物体查询不同的是,这类查询查询物体与被查询物体种类不同,例如,战场上查询最近的敌方坦克。这种查询与上一种查询方法相同,只是在构造完封闭区域后,候选逆最近邻是封闭区域里的点。最后,本文进行了实验分析,来比较这些算法的可行性,实验证明,这些算法对于数据量的扩展性是线性的,并且,本文分析了不确定区域、用户阈值等因素对算法性能的影响。