行人导航在导航定位领域中占据重要地位。近些年来，基于卫星定位技术的行人导航方法较为成熟，取得了良好的效果。由于卫星导航系统的信号容易受到干扰与屏蔽，在城市、丛林、矿区的部分区域以及室内环境中其定位精度将明显降低，甚至无法正常工作。为了解决该问题，必须借助其它导航方法以获得稳定可靠的定位信息。基于微惯性技术的行人导航系统，凭借其自主性强、适用范围广的特点，受到了国内外学者的广泛关注和研究。本文将微惯性传感器作为主要信息来源，对行人协同导航方法进行了研究。在此基础上，结合故障检测方法，提高了行人协同导航系统的可靠性。　　本文对捷联惯性导航系统的工作原理进行了研究，探讨了行人导航方法。结合行人步态相位分析，研究了一种多条件辨识零速的零速检测方法，建立了以速度误差为观测量的卡尔曼滤波器。在此基础上，研究了一种基于权值分配的行人协同导航方法。通过实验验证，基于卡尔曼滤波的零速修正技术能够有效实现导航定位功能，行人协同导航算法则有效地提高了定位精度。　　为了满足在复杂电磁环境下行人的定位需求，本文研究了一种基于信息双向融合的协同导航方法。该方法利用行人导航系统与移动机器人导航系统误差特性不同的特点，构建信息双向融合滤波器同步修正两者的误差。通过实验验证了行人与移动机器人协同导航方法的有效性。　　为了提高多人协同导航状态下行人定位系统的可靠性，本文研究了一种基于小波模极大值的微惯性传感器故障检测方法。该方法利用陀螺仪输出信号的小波模极大值与故障奇异点的关系，设立阈值实现故障检测。最后，结合故障检测与协同导航方法，设计了多人实验评估了协同导航系统的定位精度。实验结果表明，本文设计的基于故障检测的行人协同导航方法可以提高行人协同导航系统的可靠性，具有一定的工程应用价值。