随着移动通信技术的快速发展与智能手机的日益普及，越来越多基于位置信息的服务进入了实际生活和生产。被广泛应用的全球定位系统(GPS)及蜂窝网定位等技术能在室外环境下实现较高精度的定位，但在室内常常面临无线信号衰减、定位精度下降等问题。为满足人们对于室内定位的需求，出现了众多室内定位技术。这些技术各有特点，应用环境也不相同。

　　惯性室内定位技术是惯性导航原理在室内环境中的应用，具有惯性导航固有的自主性强、环境适应性好、易于实现三维定位等优点，是实现无GPS及其它无线网络环境下室内定位的良好选择。

　　1. 定位算法结构

　　基于惯性测量的室内定位主要有步行航位推测(Pedestrian Dead Reckoning)与捷联惯性导航(Strap-down Inertial Navigation)两种方式可应用于手持平台。

　　2. 静止检测算法

　　零速度修正算法需要检测设备速度为零的状态，并将此状态下传感器加速度数据积分得到的速度值作为扩展型卡尔曼滤波器速度误差的测量值，用以估计速度误差，因此准确判断设备静止是保证系统良好运行的重要基础。

　　在n t 时刻，加速度与角速度的模值分别为：

　　在tn时刻附近选取一时间窗tnm~tn+m，期间加速度模值的方差为：

　　3. 定位算法的完整流程

　　采用捷联惯性室内定位算法，从MEMS 传感器采集数据到获取位置信息主要包括下面五个步骤：

　　(1)初始对准，确定定位起始点，并通过重力在设备坐标系的投影确定设备初始滚转角与俯仰角，同时使用磁阻传感器确定初始偏航角;

　　(2)扩展型卡尔曼滤波器更新开始，通过将滤波器状态向量中的对应项分别与加速度计与陀螺仪输出的加速度与角速度向量相加，对加速度与角速度进行补偿;

　　(3)使用补偿后的陀螺仪三轴角速度计算设备姿态角，再使用姿态角计算相对应的旋转矩阵，该矩阵作为扩展型卡尔曼滤波器的输入量参与滤波器更新;

　　(4)将旋转矩阵与补偿后的加速度向量相乘，将加速度从设备坐标系转换到地理坐标系;

　　(5)对转换坐标系后的加速度进行积分，得到地理坐标系下的速度，再对该速度进行积分得到地理坐标系下的位移，即为相对初始点的位置信息;当静止检测算法检测到静止状态时，触发卡尔曼滤波器的测量过程(即零速度修正过程)，将滤波器输出的速度误差最优估计与积分所得的速度相加，获得修正后的速度;再使用速度误差的最优估计计算位移的估计误差，并与修正后的速度积分所得的位移相加，获得修正之后的位移。