定位技术 (例如全球卫星定位系统、无限射频识别系统、蜂窝系统)  的进步促进了对基于位置服务应用的需求增长。此类应用程序 (如交通控制系统) 需要长期地实时跟踪许多移动对象 (如手机用户)  的位置。由于传感设备测量不精确、传输率有限、网络延迟，这些应用程序面临着一个问题：位置数据的不确定性。进行决策的服务必须考虑到此误差信息，否则会面临服务质量和可靠性降低的风险。可是，如果要求这些移动对象不断地报告它们的位置信息，对于它们的电池寿命和网络带宽而言，却是一个沉重的负担。

我们在移动数据资料库上连续性概率查询的问题作了深入考察。这种查询的一个示例是要求系统报告“在未来24小时内处在敌人基地的我方士兵身份”。该查询评估不精确位置数据并为查询结果提供了统计性资料。由于跟踪位置数据的变化需要不停地重新计算查询结果，执行这些查询是非常昂贵的。为了减少重新评估，我们开发了一个新的解决方案。此方案的一个特点，是新的查询结果往往可以通过前面的结果增量计算得来，而不需要进行完整的查询评估。为了降低移动对象报告其位置数据的开销，我们还进一步研究了分布式的方法，使得查询的部份处理操作可以由移动对象本身完成。同时，我们也扩展该方法来支持多用户环境。我们通过详细的实验评估来验证提出的方法并开发了一个开源的系统原型。对于在香港进行高品质的实时交通监控，我们的研究成果具有显著的重要性。此外，其他相关的数据流应用也可能使用到该项目的成果。

　

香港大学计算机科学系数据库研究团队

我们的项目结合了数据不确定性和数据流管理这两个领域上的技术。该研究成果不仅降低了位置服务器的工作量，同时也减少了诸如能源和带宽等资源的使用。虽然该项目关注位置不确定性，我们的技术也可用于其它数据流，如股票价格、传感器和无限射频识别数据等。我们已经发表了五篇顶级期刊论文 (包括VLDBJ、IEEE TKDE和IEEE TMC)，八篇顶级会议论文 (包括SIGMOD、VLDB、ICDE和SIGKDD)，和一篇特邀报告。其中发表在VLDBJ上的论文还获得了2010年香港大学计算机系的研究成果奖。

我们的系统原型已在香港大学计算机系的毕业设计比赛上赢得了一个冠军和一个亚军。基于交通监控和分析用途的交通控制系统可建立在我们的原型上。我们相信，这些成果对于香港特区和中国具有非常实用的价值。