随着人们对室内外导航定位服务需求的日益增长,基于GNSS与MEMS IMU的组合导航定位技术因其优势互补、自主性强等特点已成为室内外无缝定位领域一个研究热点。然而市场用于行人定位的MEMS IMU大多因成本问题限制了其推广和发展。本文针对低成本惯导特性展开了研究,通过分析行人运动特征,提出适用于行人SINS捷联惯导算法的零速修正和航向修正模型,有效抑制了IMU误差的快速发散。考虑到应用场景及人们对室内外无缝定位精度的需求,建立基于GNSS单点定位融合IMU的松组合模型,提升了行人室外定位精度,同时保证行人在室内依然能够获取绝对位置信息。本文主要工作如下:（1）针对行人不同运动状态的步态特征提取,划分出支撑相和摆动相两种时相,为零速检测提供必要的前提条件。由于传统单阈值零速检测算法易产生误判和漏判的现象,提出通过概率来计算角速度和加速度的极大似然估计值,再根据广义似然函数判断出行人支撑相的广义似然比检测法,选择合适的滑动窗口对不同运动状态下的零速检测进行了统计,结果对比发现GLRT检测总误差率保持在了3%以内。（2）针对低成本IMU位置、航向误差发散快的问题,提出使用零速修正（ZUPT）和零积分航向角速率修正（ZIHR）的方法。采用间接卡尔曼滤波的方式,将MIMU输出的速度信息作为观测量,对系统误差进行估计,利用系统状态估计值对输出的导航信息进行修正。借助ZUPT思想将前后两个采样点上的航向角差值作为量测量对航向误差角施加抑制。通过实验对比分析得出,短距离内基于ZUPT和ZIHR的行人SINS算法定位精度可达到分米级,完全满足行人室内定位服务的需求。（3）针对行人室内外无缝定位场景,综合考虑硬件系统成本及人们对定位精度的要求,通过对惯导误差方程的分析建立了15维状态变量的状态方程,并利用GNSS伪距单点定位结果与INS输出的位置和速度误差作为观测量设计出松组合的融合算法,定位精度较单点定位提升约30%。另外GNSS短时测速精度高,利用多普勒原始观测值计算出速度并推算出相对准确的航向,赋予惯导初始绝对位置和航向,保证行人室内环境下依然能够获取绝对位置信息。