随着国家现代化建设不断地推进,室内外格局已经发生明显变化,室外建筑群高大密集,建筑内部结构日益复杂,使得人们对室内定位服务的需求量日益增多。目前,全球定位导航系统广泛应用于户外高精度定位,然而当有建筑物等物体遮挡或处于室内时,用户因不能正确接受卫星定位信号而不能完成精确定位。为了满足人们对室内高精度位置服务的需求,众多室内定位技术开始迅速发展,其中航位推算算法(PDR,Pedestrian Dead Reckoning)以低成本、高精度、易实现、易扩展等优势而成为研究热点之一。行人航位推算技术是利用行人在运动过程中随身携带的加速度、陀螺仪和磁力计等传感器数据来判断行人当前运动状态,计算行人运动每一步的步长与航向,从而推算当前行人位置信息。因此,本文核心任务是获取精确的步数、步长和航向。由于手机内置传感器精度不高、自身存在漂移误差以及易受外界环境因素影响,从而造成当前PDR室内定位精度不高。如何消除这些影响,从而提高PDR室内定位的精度具有一定挑战性。本文主要从以下方面展开研究:1)手机传感器误差分析及标定。分析影响加速度计和陀螺仪测量精度因素,建立相关测量误差模型,针对加速度计和陀螺仪采用快速简单高效的校正方法。利用椭球拟合的方法校正磁力计,进而分析磁力计数据校正前后的分布特点,并对拟合之后的数据进行精度评定。2)提出双阈值自适应计步算法并分析精度。分析行人前进加速度信号变化特点,分用移动平均滤波、卡尔曼滤波和巴特沃斯滤波方法预处理加速度幅度值。通过分析加速度幅度振幅值和行人运动周期具有一定规律性的情况下,提出双阈值自适应计步算法。与传统计步算法与手机计步器相比,在多种运动组合模式下,本文计步精度也能高达92%。3)基于改进Kim方法的步长优化和分析。分析行人运动步长变化特征,在原有非线性步长估算算法进一步改进,提出加权Kim步长估算。实验结果表明改进后的Kim方法的精度比原Kim方法稍有提高。4)提出EKF-HDE方法获取航向角。通过初始对准,先确定初始位置,然后在扩展卡尔曼滤波的框架下融合加速计、陀螺仪、磁力计数据解算出航向角,再利用启发式漂移消除算法校正航向角。5)整体实验分析。实验设置了整体对比实验,步长和计步均采用本文方法,解算航向角分别采用二阶龙格库塔方法和EKF-HDE方法,在L形和矩形行走实验路线上分别对两种解算航向角方法进行了整体定位对比实验和定位结果分析。