路网移动对象的范围查询和KNN查询作为空间查询处理中两类非常经典的查询类型,已经在很多领域中得到了广泛应用。但是,现有的路网移动对象查询方法仍然存在一些不足。一方面,大多数的路网移动对象查询方法仅考虑了路网距离,而很少关注移动对象在路网中的运动方向;另一方面,在为数不多的考虑了移动对象运动方向的查询方法中,大都是基于欧氏空间的查询处理,不能在大规模复杂路网下判断移动对象是否朝向查询点运动。这是因为利用现有的方法进行基于路网的移动对象方向判定是一个非常耗时的过程,从而无法有效解决路网下的方向判断问题。针对大规模复杂路网下准确高效查找朝向查询点运动的移动对象问题,本文在充分分析现有的路网移动对象查询方法相关研究的基础上,以R-tree和简单网格为底层索引支撑,提出了一种高效的朝向查询点的路网移动对象判定方法,以及方向感知的路网移动对象范围查询和KNN查询算法,实现了在大规模路网下快速查找朝向查询点运动的目标对象。本文的主要研究内容包括:(1)为了解决大规模复杂路网下高效感知移动对象是否朝向查询点运动问题,本文在INE增量路网扩展算法的基础上,提出了一种朝向查询点的路网移动对象判定方法。该方法利用“方位角”表示移动对象的运动方向与路网的扩展方向,当移动对象的运动方向与路网扩展的方向相反时,该移动对象为朝向查询点的路网移动对象。通过路网扩展中的增量式方向判定,可以准确快速地判断出朝向查询点的路网移动对象。(2)为了提高大规模路网移动对象的查询效率,设计了R-tree结合简单网格索引的双索引方案。该方案考虑了路网相对稳定的“静态”特性和移动对象频繁更新的“动态”特性,结合R-tree高效稳定的查询性能以及网格索引更新不敏感的特点,合理利用R-tree索引路网数据,简单网格索引移动对象,从而达到了快速更新和高效查询的目的。(3)针对复杂路网下高效查找附近范围内所有朝向查询点的移动对象问题,本文提出了一种方向感知的路网移动对象范围查询算法。该算法在双索引机制的支持下,进行增量的局部路网扩展,同时利用朝向查询点的路网移动对象判定方法,实现了方向感知的路网移动对象快速查询处理。为了对该范围查询算法的性能进行评估,本文分别从查询范围、移动对象数量以及网格划分数量三个方面进行实验分析,结果表明方向感知的路网移动对象范围查询算法在合理的参数范围内具有较好的实用性和有效性。(4)为了进一步解决复杂路网下查找朝向查询点运动的k个最近的移动对象问题,本文提出了方向感知的路网移动对象KNN查询算法。该算法首先利用查询范围渐进式探测算法进行查询范围评估,然后在该查询范围内进行增量的局部路网扩展,利用朝向查询点的路网移动对象判定方法快速筛选出朝向查询点运动的k个最近的目标对象。为了对该KNN查询算法的性能进行评估,本文分别从近邻个数、移动对象数量、网格划分数量以及探测系数等方面进行实验分析,结果表明在合理的参数范围内,方向感知的路网移动对象KNN查询算法的具有较好的实用性和有效性。