移动对象轨迹是移动对象随着时间变化的位置记录,通常用某个时间区间内移动对象的位置序列来表示。近年来,RFID、Wi-Fi、蓝牙等技术的发展使得室内定位成为可能。据调查,人们80%的时间都是在室内活动,因此随着室内定位技术的发展,室内位置服务将成为未来的趋势。室内位置服务要求能够从室内移动对象轨迹数据中分析得到满足用户需求的信息,但目前对室内移动对象轨迹分析的研究还处于起步阶段,还有许多问题和技术需要解决。本文主要研究了室内移动对象轨迹分析中的室内移动对象轨迹模拟生成和室内移动对象轨迹热点区域查询等问题。首先,针对真实环境部署定位设备不仅花费巨大的人力物力代价,而且扩展性很差的问题,本文实现了一个能够模拟不同室内环境定位部署图的移动对象轨迹模拟工具IndoorSTG,给出了基于语义的室内移动对象轨迹模拟生成方法。然后,本文对大量室内移动对象的轨迹进行分析,提出了基于移动对象的室内热点区域查询方法,并利用IndoorSTG工具生成的室内移动对象轨迹数据集对该方法进行验证。本文的主要工作和贡献可总结为以下两点：(1)实现了一个能够模拟不同室内环境定位部署图的移动对象轨迹模拟工具IndoorSTG,给出了基于语义的室内移动对象轨迹模拟生成方法。首先,根据多种真实环境中室内移动对象的特点以及移动对象与位置的关联性,将室内移动对象和室内位置进行分类,并建立移动对象-位置关联关系。例如,学校里老师(研究生)与自己的办公室(实验室)具有一定的关联,老师(研究生)(移动对象)更多地在他的关联位置移动。为了更准确地模拟多种不同复杂的室内环境,允许用户设置室内参数配置,调整室内环境的布局,使轨迹模拟生成工具IndoorSTG具有较好的扩展性和普适性。(2)提出了一种基于移动对象轨迹的室内热点区域(Indoor Hotspot Region, iHR)查询方法。论文首先定义了室内热点区域查询问题,然后提出了基于移动对象轨迹的室内热点区域查询算法。该算法首先建立室内移动对象停留轨迹数据模型,剪除轨迹中的无用数据,提高了分析效率。然后,建立移动对象-位置兴趣矩阵,并通过兴趣矩阵计算室内候选热点区域位置的热度,查找出室内环境中的热点区域。对比实验结果证明了该算法的有效性。