时空数据库技术是计算机科学的新兴领域。它是伴随着各种应用(如移动通信系统、交通控制系统、运输系统、数字化战场、地理信息系统和全球定位系统等)的需要而产生的。近年来,时空数据库查询方法研究成为人们普遍关注的研究热点。传统的查询方法主要是对静态对象的查询。随着无线通信与定位技术的快速发展,越来越多的应用领域要求数据库管理系统能够查询移动对象轨迹,包括移动对象过去的轨迹、现在和未来的轨迹。在这种情况下,困难就是查询和对象都连续地改变位置,因此我们不能依靠给定的固定参考位置来确定查询的解。为了提供查询的解,现有技术或者基于采样或者基于重复应用时间参数查询。本课题在仔细研究目前多种时空数据库查询方法的基础上,提出了一种解决动态查询移动对象轨迹的最近邻查询方法,并在此基础上提出了一种反向最近邻查询方法,而且对它们的代价进行了分析。本文提出的算法主要解决移动对象现在和未来轨迹的查询,查询数据集由移动点对象组成,这些移动点对象采用TPR-树(Time Parameterized R-tree)的索引结构。所提出的最近邻查询算法的优点是在每一时间间隔仅处理一个查询,解决了重复查询的问题,并且提高了查询效率。性能评价表明和现有技术相比该算法的性能在CPU和I/O代价方面有显著提高。提出的反向最近邻查询算法能够解决平面上连续移动点轨迹的反向最近邻查询。本课题的研究对时空数据库查询技术的发展具有重要意义。