随着信息技术的高速发展和智能手机的普及,基于位置的服务(Location Based Service,LBS)在越来越多的应用中起着重要的作用,室内定位技术逐渐成为研究的热点。目前在室内定位技术中,基于行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的定位方法,仅利用惯性传感器,通过计算行人行走过程中每步的步长和方向就可以推算出行人的轨迹,硬件成本低、易于推广。但目前已有的研究还没有考虑行人行走过程中传感器的位置变化,导致估计误差较大。本文的研究目标是通过改进PDR系统中步长估计算法和方向判别算法,解决手机在口袋中摆动导致定位误差较大这个问题。利用智能手机自带的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)获取行人行走时的传感器数据。考虑到行人通常将手机放置在裤子口袋中,本文采用了基于腿部摆动角度的步伐探测和步长估计算法。当手机放置在行人口袋中,手机不可避免的存在倾斜和晃动的情况。此时,通过手机测量的行人腿部摆动角度数据直接应用于PDR系统当中会引起较大误差。本文通过建立数学模型,详细的分析了当手机发生倾斜时,通过传感器测量出的角度值和行人实际腿部摆动角度的关系,改进步长估计算法的流程,使腿部摆动角度的测量更加准确,进而提高步长估计的精度。当手机摆动发生在行人转向的过程中,目前已有的方向判别算法分析了转向不足效应,但是转向角度的修正方法采用启发式偏移消除(Heuristic Drift Elimination,HDE)算法的补偿值来修正,具有明显的局限性。本文通过传感传的融合策略,利用手机自身的重力加速度传感器数据,修正转向过程中的角速度值,使转向角度的估计更加精确。实验结果表明当行人在70米的直线路径上行走时,手机发生摆动的情况下,改进后的步长估计算法总步长估计的平均相对误差减小10%以上保持在2%以内,改进后的方向判别算法方向估计的平均相对误差减小5%以上。本文实验结果表明改进后的步长估计算法和方向判别算法对行人步长和方向的估计误差达到设计指标的要求。