基于微惯性测量单元(MIMU)的单兵导航系统,能够弥补卫星导航信号易受外界干扰、欺骗和伪经效应误差等缺陷,在卫星信号薄弱或缺失的状况下,如室内、隧道,具备短时间内的自主导航功能。它能够被应用在个人位置服务、抢险救灾、大型楼宇中的监控和追踪等多个领域,具有极高的理论研究与社会应用价值,近年来,引起了学术界和工业界的广泛关注。本文建立在单兵导航实际需求的基础上,以微型、低成本MIMU为核心构建多传感器组合的单兵导航系统,设计多种优化算法和误差约束修正方法,提升基于MIMU的单兵自主导航系统在无卫星信号环境下的定位导航精度,使之能适应复杂环境下的任务要求,最终达到长时间、稳定、精确导航的目标。本文的主要研究工作包括:(1)系统性地研究了捷联惯性导航算法和行人步行航位推算算法,设计完成了基于误差模型的卡尔曼滤波器和步行零速修正算法。通过实验验证了导航算法的有效性,并对比分析了捷联惯性导航/零速修正组合和步行航位推算这两种算法的优缺点和误差范围。(2)在现有的步态检测算法基础上,综合评定了基于加速度信息、基于角速度信息和融合了加速度和角速度信息的步态检测算法,设计实验定量分析出算法参数对最终检测和定位结果的影响。证明了加速度/角速度组合的步态检测算法准确性更高。(3)基于MIMU模块设计了单兵动作识别算法,完成对静止、步行(慢速、中速、快速)、跑步、上下楼梯、直线行走、转弯等多种动作状态的分类识别。同时,将动作状态这一重要信息,应用到本文提出的各优化算法中,如基于自观测量的航向修正算法、应用动作/楼向信息的航向修正算法、动作识别/隐马尔科夫模型组合的高度修正算法等,都取得了较好的实验结果。(4)针对单兵导航系统中的航向误差发散问题,设计了基于自观测量的航向修正算法和应用外部信息的航向修正算法。其中,基于自观测量的航向修正算法包括基于零速观测量(ZUPT)、基于零角速率观测量(ZARU)和基于步行直线航向角观测量(HDOU)的误差修正算法,通过实验评估了三者的算法性能,证明ZUPT+ZARU+HDOU组合算法的导航精度、误差抑制效果和稳定性更好。应用外部信息的航向修正算法中,通过引入磁力计信息、动作/楼向信息和机器视觉信息,有效的提供了更为精准和稳定的参考航向角,抑制系统航向误差的发散。(5)针对单兵导航系统中高度误差发散的问题,提出了气压/微惯性组合的高度估计算法和动作识别/隐藏马尔科夫模型组合的高度估计算法,有效的抑制了高度误差的发散,为单兵导航系统提供可靠的高度信息和楼层判断,最终通过实验评估了两种算法的精度。(6)设计了一种双MIMU的单兵导航方案,建立双导航系统模型,并设计带不等式约束的卡尔曼滤波算法,融合双MIMU导航系统信息。证明了双MIMU的单兵导航系统相对于单MIMU的单兵导航系统,具有精度高、可靠性强、容错能力强等优点。(7)进行多组综合实验验证,最终在某型号MIMU平台下取得了25分钟步行1000m最大误差仅0.55%的高精度定位结果,验证了本文提出的算法优化和误差修正方法的优良性能。同时也测试验证了导航算法在成本极低的MIMU平台的可行性。