Skyline计算是多准则决策，数据挖掘和数据库可视化的重要操作。移动对象在运动过程中，由于位置信息的不确定，导致局部各数据点间的支配关系不稳定，从而影响全局概率Skyline集合。针对分布式环境下不确定移动对象的连续概率Skyline查询更新进行研究，提出了一种降低通信开销的连续概率Skyline查询的有效算法CDPS-UMO，该算法在局部节点中对局部概率Skyline点的变化进行跟踪；提出了有效的排序方法和反馈机制，大大降低了通信开销和计算代价；提出一种基本算法naive，与CDPS-UMO进行了对比实验，实验结果证明了算法的有效性。