人们日常生活中的大部分信息都与位置相关。近年来，随着无线通信、移动定位、地理信息系统(GIS)等技术的快速发展，在智能交通(ITS)、移动商务等领域，用户往往需要在移动过程中获得与其所在的位置相关的信息服务(LBS)，如定位导航、兴趣点推荐(POI)等。提供高质量的基于位置的服务，需要在收集大量移动对象相关数据的基础上，提供快速有效的查询。特别当用户处于移动状态时，基于位置的数据查询应该是实时、动态的。K近邻查询用于查询空间中距离某给定的查询点最近的K个对象，在移动信息服务领域具有广泛的应用价值。本文的研究主要面向移动位置服务领域，在移动对象索引的基础上加以扩展，为移动状态下的用户提供快速有效的连续K近邻查询。　　 本文首先分析现有移动对象索引技术和查询技术，并在TPR树索引的基础上，引入最大距离函数，将其作为TPR树索引搜索时的结点剪枝上界。在此基础上，提出采用宽度优先遍历策略连续K近邻查询算法(MaxDist Continuous K-Nearest Neighbor，简称MD-CKNN)。实验表明，该算法能够减少查询过程中的结点访问次数，提高算法执行效率。本文设计并实现了一个基于连续K近邻查询算法的位置服务查询系统，可以有效的实现对移动对象查询过程的分析和可视化。