function ins=ins_time_updata(ins) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % INS time update %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Copyright (C) 2020-2025, by Kai Chen, All rights reserved. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ins.Phi=update_trans_mat(ins); G=zeros(15,15); G(1:3,1:3)=-ins.Cnb; G(4:6,4:6)=ins.Cnb; G(10:12,10:12)=eye(3); G(13:15,13:15)=eye(3); Q0=G*ins.Q*G'; P0=ins.P+0.5*Q0; ins.P=ins.Phi*P0*ins.Phi'+0.5*Q0; % ins.P=ins.Phi*ins.P*ins.Phi'+ins.Q; return请详细注释这段代码

这段代码实现了INS（惯性导航系统）的时间更新。具体注释如下：

function ins=ins_time_updata(ins)
% INS time update

% 计算状态转移矩阵
ins.Phi=update_trans_mat(ins);

% 构造状态转移矩阵对应的G矩阵
G=zeros(15,15);
G(1:3,1:3)=-ins.Cnb;
G(4:6,4:6)=ins.Cnb;
G(10:12,10:12)=eye(3);
G(13:15,13:15)=eye(3);

% 计算噪声协方差矩阵Q
Q0=G*ins.Q*G';

% 更新协方差矩阵P
P0=ins.P+0.5*Q0;
ins.P=ins.Phi*P0*ins.Phi'+0.5*Q0;

% 返回更新后的INS数据结构
return

其中，输入参数ins是一个包含INS数据的结构体，包括INS的状态量、协方差矩阵、状态转移矩阵等等。该函数的输出也是一个更新后的INS数据结构体。

在函数中，首先调用了`update_trans_mat()`函数计算状态转移矩阵`ins.Phi`。

接着，根据状态转移矩阵构造G矩阵，其中G矩阵的定义与卡尔曼滤波中常用的相同，是状态转移对状态噪声的雅可比矩阵。具体地，G矩阵是一个15x15的矩阵，其非零元素的位置对应着状态量和噪声的位置关系。在这里，G矩阵的第1到3行、第4到6行、第10到12行、第13到15行分别对应着位置误差、速度误差、姿态误差和陀螺仪、加速度计偏差的噪声。对于位置误差和速度误差，G矩阵中的对应元素取反是因为它们与姿态误差的噪声是反相关的。

然后，根据G矩阵和噪声协方差矩阵`ins.Q`计算`Q0=G*ins.Q*G'`，其中`G'`表示G矩阵的转置。

最后，根据卡尔曼滤波的时间更新公式，更新INS的协方差矩阵`ins.P`，其中`ins.Phi`是状态转移矩阵，`P0`是上一时刻的协方差矩阵加上噪声协方差矩阵的一半。

最后，返回更新后的INS数据结构。