近年来,随着智能终端的普及,移动互联网也快速发展。基于地理位置的服务(Location-Based Service,以下简称LBS)已经成为了一种方便且被用户所熟知的服务。用户只需使用智能终端中的定位模块获取自己当前的地理位置,并将该地理位置发给相关服务提供商,即可从服务提供商获取丰富的基于当前地理位置的服务信息。然而,随着LBS服务在智能手机领域的普及,各种相关的负面问题也逐渐凸显。一方面,在LBS定位过程中,由于当前定位方式较多且系统内缺乏集中管理的模块,所以移动终端的定位过程普遍存在能耗较高、速度较慢、重复定位等难题；另一方面,在获取LBS服务的过程中,由于要向服务提供商透露自己的地理位置,所以用户位置隐私也受到了极大的威胁,如何在不泄露位置的前提下又保证服务质量,这成为另一个研究难点。本文以Android平台为例,针对移动LBS应用框架中定位和服务获取这两个步骤存在的问题,分别提出了MiLocation和DeCache两个系统模型来优化LBS框架。其中MiLocation中间件模型集中管理了Android系统内定位服务,使用多信息融合的方案定位终端,提高了定位鲁棒性的同时节省了能耗；DeCache则巧妙地使用了两级缓存结构,利用移动用户的移动行为规律来优化当前系统架构,保护了用户隐私安全的同时也节省了移动数据流量。我们以提出的设计模型和优化方案为基础,在Android平台上实现了对应的原型系统。针对MiLocation和DeCache两个原型系统,分别设计了仿真实验,对比了当前常见的移动定位技术和主流LBS框架。实验的对比结果在一定程度上验证了系统设计的可行性、有效性和创新性。