基于移动对象位置的服务(Location Based Service，LBS)是智能交通系统(Intelligence Transportation System，ITS)中的重要组成部分。其中，最优路径选择、实时路况查询、周边目标查询等各类LBS服务均要求LBS系统的时空数据库系统具备实时快速存取移动对象(主要指车辆)位置数据的能力。但由于车辆位置数据受路网限制分布且时刻变化，不适合采用传统的时空数据索引结构对其进行管理。为解决此问题，本文在LBS系统框架下，提出了基于复合索引结构的城市道路网环境下的移动对象索引结构。 复合索引结构是常见的用于管理路网下移动对象位置数据的索引形式，影响其效率的因素包括路网规模、移动对象的更新频率等。其中，路网的划分方式则是最直接、关键的因素，这是因为路网的划分方式直接决定了复合索引的规模以及移动对象的更新模式。为此，本文集中探讨了两种路网划分方式：路段划分及路口区域划分。本文首先提出路段划分的方式，以减少移动对象的更新频率。但由于LBS系统被部署在非实时的数据通信环境下，因此本文又提出了一种新的路网划分单元：一路口区域(Cross Region，CR)，从而能在LBS环境下更精确地对移动对象位置进行判断。基于这两种不同的路网划分方式，本文分别对应提出RR-Tree与CR-Tree两种不同的路网管理结构来作为复合索引的上层结构。 通过实验对上述两种路网划分方式进行比较后发现，尽管CR-Tree在索引空间的需求上远超过RR-Tree。但由于基于路口区域的划分方式解决了LBS环境下无法进行实时数据传输的弊病，能够更准确地对车辆位置进行判断，同时在查询效率上的表现也优于路段划分方式，因此更适用于路网下的移动对象数据管理。