位置服务(Location based Service,LBS)在给人们生活带来便利的同时也引发了人们对位置隐私泄露问题的担忧。随着人们安全意识的提高,特别是对位置隐私信息的重视,如何在获取准确位置服务的同时保护用户位置信息不被攻击者获取,成为该领域研究人员关注的重点,基于位置的近邻查询作为位置服务的重要支撑应用模式,如何在查询过程保护位置隐私成为研究热点之一。本文对保护位置隐私近邻查询中一些典型关键技术进行研究,论文主要工作如下:(1)针对现有基于PIR(Private Information Retrieval,隐私信息检索)的保护位置隐私方法存在的POI编码时耗长、查询效率低以及系统安全性相对不高的缺陷,引入随机序列,提出基于随机序列的保护位置隐私近邻查询方法,通过随机序列对POI数据进行编码,降低数据编码时间同时提高系统安全性;同时在服务器设计Hash表结构,提升保护位置隐私近邻查询效率。(2)针对传统位置k-匿名方法对第三方匿名服务器的过度依赖以及忽略了匿名区域内移动用户分布情况而造成的匿名成功率低、系统安全性不足的问题,引入用户路网分布均衡度的概念,提出基于用户路网分布均衡度的路网环境位置匿名方法。该方法摒弃了第三方匿名服务器,通过客户端与服务器之间的直接交互形成匿名区域,且在匿名区域形成过程中充分考虑了被传统k-匿名方法忽略的匿名区域内移动用户路网分布均衡度,实现了对匿名成功率和系统安全性的提升。在服务器对匿名区域的查询处理过程中,在现有查询处理算法基础上设计Hash表结构,存储POI点公路路段分布情况,同时构建公路路段索引,提高查询检索效率。理论分析和实验结果验证了所提方法能有效提高近邻查询中用户位置隐私安全性和查询效率。