近些年，时间序列在包括金融、生物等领域得到广泛应用，越来越多的受到学者的关注和研究。在其众多的研究领域中，时间序列的相似性查询问题得到了较为广泛的研究，该问题常常转化为建立时间序列索引问题。尽管动态时间规整(DTW)是用于计算时间序列相似性的强有力工具，但是由于该算法不满足三角不等式，且时间复杂度较高，因此很难直接用于建立时间序列索引。为了解决DTW算法存在的问题，研究者引入了下界(low-bound)算法，并利用下界距离建立时间序列索引。下界距离严格小于等于DTW距离，其与DTW距离的接近程度（tightness）决定了索引的效果。　　本文对前人在时间序列索引问题上的研究做了综合性的回顾与评述，分析了现有算法的优点和存在的问题，并提出了一个全新的、基于动态规划的时间序列索引技术，建立了一种新型的索引树。算法利用DTW匹配关系对序列产生划分，提出了一种分段的索引结构，并给出了建立索引结构的算法。并根据索引结构的特点，给出了利用动态规划求解待查序列与索引结构的下界距离的方法，最后给出了相似性查询的过程。同时，为了更有效的建立索引，增加分段划分的有效性，提高索引效果，本文还提出了一种新型的计算两条时间序列中心的算法，并利用该算法为DBA算法求解初始解，从而优化了DBA算法求解多条时间序列的中心序列的效果。实验部分证明了本文提出的中心序列算法能够求解得到更有效的中心序列，在规整窗口较大时，本文的索引算法有着更接近DTW距离的下界距离，能够更有效的排除距离较大的序列，其索引效果要好于现有的索引算法。