近年来,作为移动计算技术的重要分支以及基于位置的服务的支撑技术之一,移动对象数据库正受到越来越多的重视,众多学者与机构开始投入大量精力在这个领域进行研究。移动对象数据库系统中存放着大量的关于移动对象位置信息的时空轨迹数据,受到主客观因素的影响,移动对象运行行为具有动态性、不确定性和实时性的特点,需要不断更新位置信息。为了支持对不确定性移动对象过去及当前位置的查询,必须提供更加有效和高效的索引结构。对移动对象的位置信息进行高效索引和查询,在地理信息系统和智能导航、实时跟踪、精确定位技术方面具有很高的应用价值和研究意义。当前国内外的索引算法或者主要考虑索引建立和维护时的效率,或者考虑基于索引进行查询时的准确性,对索引建立和维护时的性能以及查询时性能综合考虑的算法较少。本文针对当前热点索引方法：NDTR-tree (network-constrained moving objects dynamic trajectory R-tree)和FNR-tree(fiexed network R-tree)进行了介绍和实现,并分析了两种算法的优缺点。本文旨在对当前路网移动对象轨迹索引方法进行深入研究,从索引的建立和维护以及范围查询时的性能方面进行提高。提出新型的索引方法HNTR-tree (Hierarchical Network-constraint moving objects Trajectory R-tree),对静态路网信息采用R*-tree索引管理,对实时更新的移动对象运动轨迹采用节点更新代价较小的R-tree进行索引,并利用哈希表和双向链表协同管理。相比于NDTR-tree, HNTR-tree不仅在索引建立和维护操作上提高了效率,而且极大地提高了移动对象轨迹查询的效率。本文的主要工作如下：(1)提出了一种新型受限路网中移动对象双层索引结构HNTR-tree,详细阐述了HNTR-tree的索引结构及HNTR-tree的索引建立和维护算法,并给出移动对象的不确定性轨迹删除算法和移动对象时空范围查询算法。(2)国内外相关研究大多采用Oldenbourg或者San Jose路网数据集,该数据集中,路网由边组成而不是道路组成。本文通过对成都市真实矢量地图采集点生成数据集,使路网数据考虑真实的道路(现实情况下一条道路可能含有多个边)。进行大量实验,详细比较HNTR-tree、NDTR-tree、FNR-tree在索引的建立和维护、移动对象轨迹查找、时空范围查询方面的性能。通过对成都市真实矢量地图数据集进行实验,结果表明：HNTR-tree与NDTR-tree相比,索引在建立和维护方面时间代价平均减少了78.4%,移动对象轨迹查询时间代价平均减少9.8%。HNTR-tree与FNR-tree相比,在较小查询窗口的查询准确性方面提高31.7%。(3)基于本文所提算法开发了移动对象轨迹索引查询系统PathFinder,系统集成了静态路网生成,和基于静态路网的移动对象动态轨迹生成功能,可以方便地进行移动对象索引和时空范围查询操作。