中文摘要：

随着普适计算、无线定位技术的迅猛发展，移动对象数据管理技术已成为信息社会的重要内容，广泛应用在军事、交通、物流等领域中。当前，各种定位技术（例如GPS、Wi-Fi、RFID等）在覆盖范围、数据质量、使用方式等方面差异显著，而现有研究工作局限于管理由单一定位技术采集的移动数据，无法有效提供跨场景的基于位置的服务。管理多定位技术并存条件下的移动数据具有如下难点1）无缝化服务，2）低质量位置信息，3）海量移动数据，4）位置隐私保护。本项目拟针对上述难点逐项开展研究，分析定位事件序列以整合、测试、验证位置信息，构建面向不确定及室内移动数据的索引，采用云计算框架处理海量对象，设计不依赖可信第三方机构的位置隐私保护方法。同时，对新方法进行理论分析及系统的实验测试，并与现有技术进行比较。相关研究成果有助于增强移动对象数据管理系统的应用范围，提高系统的可扩展性和鲁棒性，具有重要的理论价值和实践意义。

结论摘要：

随着普适计算、无线定位技术的迅猛发展，移动对象数据管理业已成为信息社会的重要内容，广泛应用在军事、交通、物流等领域中。然而新近的应用表明，跨场景情况下造成的数据质量低下、海量数据高速到达等难题为LBS造成了巨大的挑战，亟需得到解决。本课题的目的即在于解决此一难题，课题组成员围绕预定的研究计划努力工作，研究多定位情况下的LBS服务技术，努力尝试解决一些关键问题。在过去三年中，本项目所取得的主要学术成果包括（1）发表论文、书、专利等20篇（项），其中4篇被SCI收录，超出预定目标；（2）在综合现有研究基础的前提下，设计完成一个原型系统，并申请了软件著作权；（3）获得了教育部科学技术进步二等奖；（4）通过项目培养了一些青年人材，项目主持人破格晋升为教授，2位博士研究生、4位硕士研究生在本项目的资助下完成学业。课题组严格按照基金委的要求使用经费。具体而言，本课题在现有成果综述、基于室内环境的数据管理技术、面向海量时空数据的索引方法、面向不确定时空数据的管理技术、原型系统实现等方面获得显著进展。（1）对于本领域的相关工作进行综述，并展望未来发展趋势；（2）针对室内环境下的限制性查询、无线定位精度提升、异常频度的监控等问题进行探索，提出新的解决方案；（3）针对海量时空数据的索引技术问题进行探索，提出了基于MapReduce架构的索引技术；（4）开展了针对不确定时空数据的查询与分析的研究工作；（5）意识到社交媒体中存在着广泛的LBS应用，并在这个方面做了一些初步探索。