随着智慧城市的建设和完善,如何为用户在室内活动中提供可靠的位置服务,成为当前研究的焦点。行人航位推算(PDR)是当今复杂室内环境下定位与导航必不可少的一种技术,而航向精度是阻碍PDR定位精度提高的难点之一;另外,PDR通常以明确约束的方式携带智能手机时,才能进行有效的导航或定位,如手持手机于身前,这为现实生活中PDR方法的推广与应用带来了较大的局限性。基于此,本文研究了航向修正的方法,深入探究了不同携带位置下航向估计的方法,主要内容如下:(1)在剖析改进启发式漂移消除算法(iHDE)和强化的iHDE算法(E-iHDE)基础上,提出了适用于智能手机PDR的进一步改进算法O-iHDE:首先增设角度阈值判断条件及上一步航向信息是否进行修正的判断,然后采用卡尔曼滤波(KF)估计航向误差,最后利用修正后的航向角校正此时刻的四元数。实验结果表明了 O-iHDE算法的有效性和稳定性,在相对复杂的情况下,将平均航向误差控制在0.5°以内,并延长了 PDR有效定位的时间。(2)探究了智能手机处于贴近耳朵打电话位置的航向估计方法,通过分析行人转弯、不同位置及位置变换时手机姿态信息,提出了主要包括位置变换识别和偏角值估计的偏角估计法。实验结果表明了偏角估计法的稳定性,在约为208m的矩形行走实验中,行人航向误差90%以上保持在15°以内,平均航向误差保持在6°以内。(3)探究了智能手机置于裤子口袋位置的航向估计方法,实现了加入巴特沃斯滤波的主成分分析法(PCA)进行航向估计,并提出利用横滚角信息解决180°模糊问题。实验结果表明了 PCA航向估计方法的可靠性,在约为208m的矩形行走实验中,行人航向误差90%以上保持在15°以内,平均航向误差保持在8°以内。(4)探究了手持手机摆臂位置的航向估计方法,充分发挥了智能手机集成多传感器的优势,提出了重力传感器匹配法,实现了加速度计匹配法及具有自适应窗口的PCA航向估计法。实验结果表明具有自适应窗口的PCA航向估计法得到的航向精度更稳定,在约为208m的矩形行走实验中,行人航向误差90%以上保持在10°以内,平均航向误差保持在4°以内。(5)为了检验O-iHDE算法适用范围,在贴近耳朵打电话、置于口袋和手持手机摆臂行走实验中,分别与偏角估计法、加入滤波的PCA航向估计法和具有自适应窗口的PCA方法相结合,实验结果表明,在贴近耳朵打电话位置下,O-iHDE算法修正航向效果显著。