移动对象数据库是近年来新兴的一个研究领域，其主要目标是在数据库中建立移动对象的有效表示方法，并提供高效的查询处理机制。近年来随着3S(GIS、GPS、RS)、RFID、无线传感器网等技术的飞速发展，获取海量的移动数据已成为可能，因此如何对移动对象数据进行管理和分析已成为当前企业界和学术界共同关注的问题。本文将对移动对象数据库中重要查询类型之一的连续最近邻查询算法进行研究，该查询是在规定时间段内求得当前时刻最近邻对象的查询结果。　　 虽然已经有一些最近邻查询算法被提出，但其中相当一部分都是只针对静态的空间对象。能够支持移动对象的最近邻查询算法，特别是移动对象的连续最近邻查询算法(即查询对象和被查询对象都处于运动状态的查询算法)比较少。本文构造了一种基于四叉树的支持移动对象管理的索引结构(称为OQ-Quad树索引)，并提出了一种基于该索引结构的连续K近邻查询算法(CkNN)。该方法的主要思想是通过移动对象的数目采用四叉树对静态空间进行划分，在影响区域内采用四叉树和哈希表作为索引来存储移动对象。然后从内向外逐层搜索移动对象并计算查询点与移动对象之间的距离，从而获得结果。　　 本文通过仿真实验对所提出的查询算法的性能进行了测试，并从移动对象的数目、查询数量及最近邻对象的数目等几个方面与已有的CPM算法进行了比较分析。从实验结果上可以看出，本文所提出的k近邻查询算法在查询时间上具有较好的性能。