信息和网络技术的高速发展使得大数据、云计算、物联网、人工智能成为当前学术界和工业界研究的热点,而精确位置信息的获取是这些技术广泛应用的基础。具体位置信息的获取离不开移动物体定位技术,而提高定位质量及控制定位成本是未来移动物体定位发展的趋势。目前,人们对移动物体的定位技术已经进行了非常深入的研究,在无人驾驶、智能交通、共享单车等诸多行业也有了非常成功的应用案例,但是复杂环境下的高精度定位仍然是一个亟待解决的行业难题。本文通过对目前已经商业化应用的移动物体定位技术进行详细研究,发现现有技术存在定位精度不高、遮挡区域无定位数据、不支持海量移动物体同时回传位置数据等问题。针对以上问题,本文提出了基于北斗的MRLL(Mobile Real-time Lane Level,移动实时车道级)导航定位算法及复杂通信环境下的断点续传算法,设计了一种适用于海量用户的高并发异构网络架构。在此基础上设计了本文的移动物体定位实验平台并进行了不同的场景实验。实验分别从移动定位稳定性、移动定位精度、复杂环境交通道路性能、数据回传连续性等方面进行了分析。实验结果表明:本文改进的移动物体定位技术能够实现复杂环境下的车道级定位,即使经过无卫星信号覆盖区域也可以通过后续断点续传回传数据的方式保证定位轨迹的连续性。同时,本文对数据库服务器端进行了相应的压力测试。测试结果表明,本文提出的高并发异构网络框架具有承受高达万级别并发链接的能力。