近年来，微惯性航姿参考系统（MicroInertialAttitude&Heading Reference System，MI-AHRS）技术发展迅猛，被广泛应用于军事、民用等领域。相比于GPS、UWB超宽带等无线定位技术，它不受遮挡物干扰，在火灾救援现场、钢厂等恶劣环境下仍然能够正常工作，因此本文利用惯性导航技术对电厂室内人员进行定位。论文设计了微惯性航姿参考系统，研究了MEMS惯性传感器的误差补偿和滤波以及航姿系统姿态解算算法，设计实验测试了惯性导航定位系统的精度。　　针对MEMS微惯性航姿参考系统，论文提出了基于STM32单片机和MPU9255惯性芯片的总体集成方案，给出了系统的硬件设备选型和电路连接方案，设计了上位机软件和下位机嵌入式软件。　　论文针对MEMS传感器的误差补偿和滤波，在前人研究的基础上，提出了利用基于时间序列分析的卡尔曼滤波算法对MEMS传感器进行滤波。论文分析了此卡尔曼滤波算法并对其做了改进，最后通过Matlab仿真实验验证改良算法滤波的有效性。　　在对MEMS陀螺仪、加速度计滤波之后，论文进一步研究了如何融合不同传感器的数据来组合测量姿态角。论文叙述了扩展卡尔曼滤波器和最速梯度下降融合算法，分别对这两种算法编写代码并进行仿真实验测试，最后将最速梯度下降融合算法应用到了智慧电厂室内人员定位系统中，系统的定位精度达到了误差不超过行走距离的2%，满足了项目需求。　　论文根据室内人员定位需求，将软件系统划分为上位机定位服务软件和下位机嵌入式软件，并分别对它们进行了设计与开发。上位机提供接口对下位机进行参数配置，实时显示定位人员的位置信息。下位机完成数据滤波、姿态角解算、位置信息传输等功能。