上世纪九十年代以来，时空数据库领域的研究取得了极大的进展，其中，移动对象轨迹数据管理引起了人们的广泛兴趣，并逐渐形成了专门管理移动对象及其位置的数据库——移动对象数据库。与此同时，随着移动定位技术和无线通讯技术发展，车载定位设备、PDA、移动电话等移动设备广泛应用，移动对象数据库的应用越来越广泛，使得相关研究已经成为时空数据库技术的研究热点。 由于移动对象的位置随时间不断变化的特性，移动对象数据库需要管理庞大的移动数据，为提高数据库的查询效率，需要有效的索引技术的支持，国内外学者已经提出了大量的索引技术，其中大多数方法都是将移动对象的时间维看做空间维，从而将时空情形转换成更高维的空间数据处理，以便利用较为成熟的空间数据库索引技术。但是无论是从理论分析还是应用实现角度看，时间和空间毕竟存在基本差异，研究基于时间和空间整合的时空索引技术很有必要。 本学位论文在研究并总结当前移动对象索引技术的优缺点的基础上，研究基于时间和空间有效整合的移动对象数据索引技术。论文首先概括地描述了移动对象数据库领域的基本概念和理论，并对当前提出的主要的移动对象索引技术进行简要的介绍。在此基础上，讨论有效时间拟序关系和空间相平面的基本概念，提出时间线序分枝算法和基于相平面划分方法；然后，在此框架内研究了一种移动对象数据索引技术，其基本特征是分别考虑数据的时间和空间特性，并将时间索引和空间索引进行有效的整合；另外，研究了基于时空索引的数据查询以及索引更新算法；最后，本论文设计并实现了仿真实验和比较评估，相应结果表明本论文工作是可行的和有效的。