随着移动互联网与可穿戴设备的发展,计步算法已被广泛应用于体育锻炼、健康管理、行人定位与导航等应用,计步算法的精度对各种应用的服务质量具有重要的影响。但是,现有关于计步精度的研究主要通过实验手段进行分析,缺乏理论支撑。此外,在需要长时间计步的应用中,计步算法的能耗也往往被忽视。针对以上问题,本文从以下三个方面进行了深入地研究。首先,以高精度的专业运动跟踪设备(Xsens Motion Trackers,Xsens MTw)作为误差标定手段,通过真实场景中的大量实验研究了智能手机中加速度计、陀螺仪和磁力计等三种惯性传感器测量误差的统计特征,为进一步的计步精度分析奠定了基础。其次,本文以基于自相关系数的计步算法为例,利用概率论、泰勒展开式等方法建立了计步误差模型,揭示了计步精度与惯性传感器测量误差、采样频率以及计步设备携带位置之间的关系。具体地,当计步设备的惯性传感器测量误差越低时,计步精度越高;随着采样频率的增大,计步精度逐渐增高并趋于稳定;同时,智能手机携带位置的动作幅度越大,计步精度越高。本文开展了大量的实验,验证了计步误差模型的有效性。最后,通过对智能手机计步算法能耗的测量,建立了智能手机计步能耗与惯性传感器采样频率之间的变化关系,进而实现了智能手机计步精度与能耗的权衡。依据本文的研究成果,在计步精度没有明显下降的情况下,智能手机计步算法的能耗每小时可以节约41mAh左右。综上所述,本文研究的研究成果为计步算法的研究及应用提供了扎实的理论和实验基础,为计步算法的研究创建了崭新的视角。