近年来，随着卫星定位系统(如GPS)和无线通讯技术的快速发展，跟踪并记录移动对象的位置变得可行，针对地理信息系统中最近邻查询方法的研究引起了人们越来越多的兴趣和关注，尤其是查询对象和目标对象均移动的最近邻查询。 查询对象和目标对象均移动的最近邻查询可以按移动对象的运动轨迹是否已知分为两类，其中，运动轨迹未知的最近邻查询在实际应用中较为广泛，而且这类应用往往都是做连续的k近邻查询。传统的移动对象连续k近邻查询的方法是在TPR-tree索引结构上采用快照方式，作一系列静态的k近邻查询。这种方法每次查询都要重新查找所有的k个邻居，存在重复计算的问题。 本文在传统的移动对象k近邻查询算法上进行改进，考虑到当连续查询的时间间隔在一定范围内时，前后两次的查询结果存在一定联系，提出用查找候选集代替搜索整个目标对象集合，使查询范围变小，提高查询效率。同时，候选集内的对象还可以通过判断运动趋势进行筛选，再次精化候选集。 本文分别就传统移动对象连续k近邻算法和改进移动对象连续k近邻算法作了模拟实验比较，模拟实验表明，改进算法的稳定性较好，且查询效率要优于传统算法。