Con el aumento de las aplicaciones de servicios de ubicación móvil, las consultas espacio-temporales sobre los datos de trayectoria de objetos en movimiento se han convertido en un tema de investigación candente, y la consulta continua es uno de los tipos clave de varias consultas espacio-temporales. En este documento, estudiamos el subdominio de la consulta continua de objetos en movimiento, es decir, la optimización de poda sobre la consulta continua histórica basada en umbral. En primer lugar, para el problema de que el costo de procesamiento de la estrategia de poda basada en Mindist es demasiado alto, se propone una estrategia de poda basada en la superposición de Rectángulo de Contención Mínima extendido para optimizar la sobrecarga de procesamiento. En segundo lugar, se propone un algoritmo de recorrido de mejor primero basado en E3DR-tree para garantizar que se pueda obtener un conjunto de candidatos de poda precisos accediendo a la menor cantidad posible de nodos de índice. Finalmente, experimentos en conjuntos de datos reales demuestran que nuestro método supera significativamente a otros métodos similares.