随着微机电(micro electromechanical system,MEMS)惯性传感器精度的逐步提高,基于MEMS惯性传感器实现高精度行人导航定位成为可能。此类系统具有成本低、易携带、抗干扰能力强的特点,可以应用于卫星信号受干扰严重的场合。然而由于惯性器件本身存在噪声,其造成的误差将会随时间不断累积。为此,常用零速更新方法对惯性行人导航中的累积误差进行校正。但由于这种方法一方面在静止相中仍会产生位移,另一方面缺少航向角观测,它并不能够有效降低累积误差。为此,本文主要针对行人惯性导航的误差补偿方法展开研究,主要工作和贡献如下:首先,针对传统零速更新位置信息观测弱,在静止相中不能使系统的位置输出保持静止,从而导致系统位置估计误差发散的问题,给出了一种静止区间位移检测法。该方法通过计算行人在同一静止相中相邻静止点间的位移,将其作为位置误差观测量对系统的位置误差进行估计。其次,针对传统零速更新由于航向角观测弱而导致系统航向发散的问题,本文给出了一种新的磁场干扰检测和航向角观测构建法。该方法通过磁场强度模值和比力磁场内积检测出外部磁场干扰,同时通过将磁场干扰检测法和直线检测法相结合,为系统的航向角的误差估计提供了更加精准的观测量。最后,本文对传统零速更新中的卡尔曼滤波器进行了改进,给出一种新颖的综合误差估计校正方法。该方法将位置误差、速度误差和姿态误差共同构成观测量并集成到一个卡尔曼滤波器当中,同时估计导航系统的位置、速度、姿态误差和传感器的偏置。最终将卡尔曼滤波器估计的导航误差反馈到惯性解算单元中,校正系统的位置、速度和姿态输出;将估计的传感器偏置反馈给惯性测量单元校正传感器输出。经过室外矩形、室内直线、室内矩形路线和室内楼梯等不同情景下的实验表明,本行人惯性导航系统在复杂环境中能够有效降低惯性导航系统的累积误差,实现高精度行人定位功能。