误差校正是行人定位算法的重要组成部分。本文以行人惯性导航系统的各项导航参数误差作为研究对象,以导航参数误差模型为出发点,运用相关数学理论、惯性导航基本原理,综合行人运动的特点以及信息融合方法,推导出主要导航参数误差之间的关联模型。根据误差关联表达式进行组合,设计了以四元数误差、角速度误差、位移误差、速度误差、加速度误差和地磁强度误差为状态变量的卡尔曼滤波器。其次,对比力模值与滑动方差的传统静止检测算法进行分析,从比力方程和滑动方差的定义出发,分别建立了比力模值、滑动方差与外部加速度之间关系的数学模型,研究了传统静止检测算法在不同步态情况下存在失效的可能性。在此基础上,本文以陀螺仪误差模型和加速度计误差模型为理论基础,分别建立了角速度与外部加速度关联的数学模型,设计了能够根据行人运动状态自适应调整的新型静止检测算法,该算法具有结构简单、可靠性高等特点。最后,论文以误差卡尔曼滤波和新型静止检测算法为核心,设计了行人惯导系统定位算法,实现对各项导航参数的最优估计。并以VN-100微惯性测量单元为工具设计步态实验进行验证,设计了不同环境下的行人定位实验。实验结果表明:所设计的算法精度满足预期。