随着无线网络通信技术和定位技术的发展，移动对象已被广泛地应用到许多领域，例如交通监控、位置信息服务等等。作为数据挖掘领域当中的重要技术，异常点检测技术可以发现数据集当中的异常数据，可用于删除噪声数据或发掘新的知识。对移动对象进行异常点检测可以发现移动对象当中位于分布较为稀疏的区域内的对象，对有关移动对象的应用当中对象的部署和重部署具有指导意义。　　由于固有以及人为的多方面原因，移动对象具有不可避免的不确定性，其不确定性主要体现在对象的数据不确定性，存在不确定性和位置不确定性等方面。其中，移动对象的存在不确定性和位置不确定性都会造成它们分布的不确定性，而传统的异常点检测正是根据对象的分布情况来进行的。本文主要考虑移动对象的存在不确定性和位置不确定性，提出不确定移动对象的基于距离的异常点的定义，并分别从这两个方面入手对不确定移动对象的基于距离的异常点检测展开研究，提出相应的检测技术。移动对象的不确定性给基于距离的异常点检测带来了新的挑战，在进行检测的过程中需要充分考虑对象的不确定性给对象分布所造成的影响。如何对移动对象的不确定性进行充分的发掘，并实现高效且有效的基于距离的异常点检测是本文工作的主要目标。　　在本文当中，对于存在不确定移动对象的异常点检测，首先研究存在不确定性对对象分布的影响，然后分析对象成为异常点的可能性与其周围对象的分布之间的关系，最后基于这些分析的结果提出一种基于动态规划的检测技术。对于位置不确定移动对象的异常点检测，首先研究其与存在不确定性模型中的异常点检测的不同，然后分析位置不确定性对对象分布的影响，以及位置不确定性模型中对象成为异常点可能性与其周围对象的分布之间的新的关系，并基于这些分析提出一种基于采样的近似检测技术，以用于位置不确定移动对象的基于距离的异常点检测。