行走航迹推算技术（Pedestrian Dead Reckoning，简称PDR），是一种辅助定位技术，其特点在于在各种环境下均能保持较好的定位性能，因为其误差受到环境因素的影响较小，使得PDR成为了当前普遍使用的一种定位方式。然而，该技术存在一个显著的缺陷，即随着时间推移，累积的误差会逐渐增大，导致航迹推算结果的发散。为解决这一问题，研究者引入了BP神经网络技术来提高航向角的稳定性。同时，通过去除重力分量和应用平滑滤波等方法，来提高计步的精确度，这些技术的结合显著降低了误差，并在实验中证明了其有效性，从而验证了本研究提出方法的可行性。
PDR技术最早应用于航海领域，在上世纪90年代，技术开始扩展到行人的航迹推算。在中国，该技术的研究起步较晚，但随着加速度传感器和陀螺仪等硬件成本的降低，吸引了越来越多的研究人员。目前，行走航迹推算系统正处于低成本、易便携、高精度辅助导航技术的发展趋势中。
在引言部分提到了精确人员定位技术的重要性，特别是在商业、公共安全等领域，如寻找特定人群、管理犯人和快速定位火灾发生位置的应用。当前室外定位技术中，GPS是最为广泛使用的，但在室内环境中，GPS由于信号被建筑阻挡而不能保证精确的定位结果。因此，人们研究了多种室内定位技术，包括基于建筑物内无线网络的定位技术以及为定位特别设计的信号转发器技术，例如超带宽(UWB)信标节点。
行走航迹推算的基本原理是基于自包含传感器的相对定位技术。与常用的非自主定位方式（如GPS定位和WLAN定位）不同，PDR技术不需要依赖外部信号，而是通过自包含的传感器（例如加速度计和陀螺仪）来检测移动的加速度和旋转。然后将这些数据经过积分计算，推算出物体的位移和航向变化。通过持续更新测量的加速度数据和旋转数据，PDR能够在较长时间内跟踪移动物体的位置。
然而，PDR技术的误差随着时间的累积而增大，因此本文采用了BP神经网络来提高航向角的稳定性。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法来进行训练和调整网络权重，使得网络能够学习并模拟复杂的非线性关系，从而可以提高航向角计算的准确性。此外，通过去除由加速度计检测到的重力分量，可以更准确地测量实际的移动加速度。平滑滤波技术用于去除传感器数据中的噪声，进一步提高计步的精确性。
文章强调了PDR技术在室内和室外定位技术无法正常工作的情况下作为辅助技术的重要性。PDR技术以其低成本、易便携和高精度的特点，对于室内定位导航技术的研究和发展具有重要意义。随着技术的不断进步，PDR系统有望在更多领域得到应用，并提升现有定位技术的可靠性和精准度。
