随着嵌入式计算、传感器监控、无线通信技术以及大规模数据的存储处理等技术的发展,通过感控能力、通信能力、计算能力实现了信息过程与物理过程的深度结合,从而产生集计算、通信和控制为一体的信息物理融合系统(CPS)。CPS具有广泛的应用背景,可用于智能交通、智慧城市、国防军事、环境监控、健康医疗等领域,自CPS概念提出以来,国内外学术界就对相关的挑战和应用进行了深入而广泛的探讨。本文主要研究CPS资源管理中数据的索引和相关查询问题。资源的多维性、动态性和时空特性是信息物理融合系统的主要特点,而从物理域映射到信息域,这就使得与资源对应的数据在存储和组织的过程中必须具有多维特性、可扩展性和较强的时空特性。在CPS资源管理中,如何能够合理有效地对数据进行存储、组织和管理,以便在用户查询时能够快速、高效地提供准确的数据是CPS研究领域的一个重要问题。R-tree及其演化索引结构具有较好的扩展性、强时空性以及处理高维数据的能力,在对资源数据进行组织管理方面具有优势。论文在分析了国内外CPS资源管理、索引结构以及查询算法的研究现状的基础上,分别对CPS中静态资源和动态资源的索引和查询进行了研究。首先针对静态资源,在IR-tree的基础上加入资源的能力指标(Ability),提出了基于位置、文本匹配和能力的新型索引结构AIR-tree。采用了道路网络模型进行距离的计算,提出了top-k查询算法,最后与道路网络遍历查询进行对比实验,证明了在此索引基础上,资源的查询更加高效。然后针对动态资源中的移动对象轨迹问题,在STR-tree的基础上,考虑轨迹的位置信息和文本描述信息,将倒排文档(Inverted File)和STR树结合起来构建新的索引结构STIR-tree,在此基础上提出了轨迹k近邻查询算法(T-kNN)。主要解决了移动轨迹的建模、索引的构建、查询算法中的过滤策略以及轨迹距离计算等难点问题,最后通过仿真对比实验可以看出STIR-tree索引结构的合理性,以及T-kNN查询算法是处理移动轨迹k近邻查询问题的一种有效算法。