随着科学技术的快速发展,卫星全球定位系统和无线通讯技术已经能够跟踪并记录移动对象的位置.同时,移动对象的连续运动也对数据库技术提出了新的要求和挑战,能够描述移动对象及其位置信息的移动对象数据库应运而生.在移动对象数据库中,移动对象的最近邻查询问题一直是其中的研究热点.然而,过去的研究工作大部分都集中于静态环境下的最近邻查询,如何将静态环境下的最近邻查询方法扩展到移动环境下成为研究中的重点和难点.该文对移动环境下的最近邻查询方法进行了研究,提出了以TPR树为索引结构、引入影响时间的最近领查询算法,并将这种算法扩展到了移动环境下的k近邻查询和连续最近邻查询.首先通过对移动对象索引技术的分析与比较,详细研究了一种适合于进行未来最近邻查询、可以提高查询的质量和效率的索引方法:TPR树,并在这一索引结构的基础上进行查询算法的研究.其次通过对最近邻查询问题的特征分析,提出了一种通过计算影响时间完成移动环境下最近邻查询的解决方案,并给出了影响时间的计算公式和方法.与此同时,将一种近似计算距离的算法进行改进,提出了能够精确计算距离的算法.然后将现有的静态环境下的最近邻查询算法与该文提出的影响时间相结合,提出了两种分别通过深度和宽度优先遍历TPR树找到移动对象最近邻的查询算法,不但适用于高维空间而且具有很强的扩展性.最后进一步将这两种算法扩展到移动环境下的k个最近邻查询和连续最近邻查询,并通过实验验证了算法的可行性和有效性.