近年来，随着经济社会的快速发展，人们对位置信息的需求日趋增长并从室外拓展到室内，全球导航定位技术经过几十年的发展在室外导航定位中的应用已经相当成熟，并成功应用到百度、高德等位置服务软件中，然而在室内由于建筑物的遮挡导致卫星信号无法被接收，成熟的室外定位技术无法应用在室内。所幸的是各种室内定位技术不断发展，行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning，PDR)技术就是其中一种，该技术利用行人运动过程中采集的加速度、陀螺仪等传感器数据来判断行人当前状态，推算出行人运动时每步的步长与航向，从而确定行人当前所处的位置坐标。
　　本文针对实验需要，基于安卓平台开发了传感器数据采集软件，同时运用JAVA语言开发程序分别结合手机中的加速度计与气压计数据实现步长估计、结合重力计和磁力计以及陀螺仪数据实现手机的姿态解算、利用气压计数据实现测高，最终通过室内三维定位程序对采集的多传感器数据进行处理与定位效果分析。研究内容主要有以下部分:
　　1、开发安卓软件来采集多传感器数据，同时采用低通滤波等方法对数据进行预处理。详细介绍了室内定位的发展现状以及理论研究基础，对现有的室内定位算法进行了理论学习并对部分算法完成了公式推导、程序设计以及结果分析。
　　2、在学习现有步频探测方法的基础上，引入气压计数据对行人上下楼以及乘坐电梯状态进行识别，提出了“跨步监测+阈值判断+状态识别”的步态探测方法。研究分析了加速度数据各特征量与步长之间的关系，通过实验统计出了双变量步长估计模型;
　　3、针对陀螺仪积分、互补滤波等多种航向估计算法的优缺点，采用卡尔曼滤波融合多传感器数据来解算航向角，并通过实验与其它算法进行了对比分析;
　　4、研究了现有的室内气压测高模型，根据相对气压测高原理，采用改进的国际标准大气压高公式进行了室内测高实验研究。
　　5、以行人航位推算原理为实验基础，以学校办公楼为实验场所，设计多种实验行走路线，采用本文研究的步长估计、航向估计以及室内测高方法进行室内定位算法的整体测试。最终测试结果表明44m短距离直线行走的误差在(0.12m，0.52m)以内，147m长距离矩形行走的平均精度为2.5m，高度精度为0.6m。