位置服务的普及给人们生活带来了极大的方便,在室外环境中依靠完备的GNSS可以获取实时的高精度位置服务。而在建筑物内部、森林、隧道或者楼宇之间等无法应用GNSS定位的环境中,一般采用室内定位技术。而采用有源信号进行室内定位的系统,需要事先安装基础设施,在有信号干扰和一些应急场景中无法使用。针对这一情况,本文选择以鞋绑式行人航位推算为基础,从提升数据质量、提高步态检测精度和导航信息融合等方面展开研究,改进鞋绑式行人航位推算的定位精度和系统稳定性。研究成果如下:(1)提出IMU的多位置旋转误差标定算法。针对低成本IMU数据质量差的问题,首先利用Allan方差分析IMU的随机噪声,然后通过比力加速度与重力建立加速度计的误差模型,基于动态旋转以及标定后的加速度建立导航方程实现陀螺仪误差建模,使用LM算法实现低成本IMU系统误差参数的快速标定。该方法无需任何外界设备辅助,可以精确地标定出加速度计与陀螺仪的常值零偏、三轴安装误差以及缩放因子。标定后能有效的改善加速度计与陀螺仪数据质量,导航精度提升一个数量级。(2)提出多运动状态下自适应步态检测算法。为解决由支撑区间中的上行波动和摆动区间中的下行波动对零速检测带来的影响,提出采用检测阈值、幅度阈值和时间阈值相结合的多阈值步态检测算法。通过分析多种常见运动状态的特征,确定相应运动状态下各个步态检测参数的阈值。利用随机森林算法识别行人不同运动状态,匹配相应状态下的步态检测阈值。该算法可以适应室内多运动状态的步态检测,更有效的发挥零速修正的作用,综合定位精度能够提升33.1%,步态检测精度提升89.4%。(3)提出了改进的双足IMU定位算法。首先利用行人的最大步长和抬脚高度建立椭球约束双足IEZ模型,限制两个导航系统位置的发散。在此基础上,根据行人多在室内平面上沿直线运动的特点,利用建筑物的走向和结构对双足定位算法的航向和高程进行修正,提出启发式偏差消除双足IMU定位算法。实验结果表明,本文提出改进的双足IMU定位算法平面定位相对闭合差可以达到0.4%。在已知建筑高差的情况下,平面上运动可以完全消除高程误差,未知高程的情况下高程方向的相对定位误差为6.3%,有效的提升室内三维定位的精度。