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摘要：本文展示了一个基于五参数模型的高斯投影坐标转换方法。通过Python代码实现WGS84经纬度坐标到高斯投影坐标的转换，并应用线性变换参数（包括比例因子、旋转角度和平移量）进行坐标修正。同时，该模型还考虑了高程转换，通过引入斜坡参数和高程改正项，将WGS84椭球高转换为本地高程。代码示例展示了从经纬度（38.3240219667，117.864549444）到平面坐标（575600.85，4243818.02）的转换过程，以及最终得到本地高程的计算结果。

在GPS/INS组合导航的15维误差状态卡尔曼滤波器中，将位置误差（δx, δy, δz）对应的过程噪声协方差矩阵Q中的元素设置为零（或非常接近于零）是一个标准且正确的做法。这背后的原因在于对误差状态动力学模型的理解，以及过程噪声本质的理解。

在组合导航（如INS/GPS组合）中，对陀螺仪零偏和加速度计零偏的建模至关重要，因为它直接影响状态估计的精度和滤波器的稳定性。最常用且通常更符合物理实际的模型是将其建模为一阶马尔科夫过程，而不是纯粹的随机游走。但选择取决于具体传感器特性、应用场景和所需精度。

PAR模糊度固定，结合几种不同的模糊度固定策略有效提高固定率。

陀螺仪数据使用西工大严老师开源代码avar函数计算方差和matlab2022自带allanvar函数计算其allan，两者计算一致。

MEMS器件陀螺仪与加表存在确定性误差和随机误差，确定性误差可以通过转台标定，比较麻烦，也可以使用手动转动的方式，通过非线性优化的方式获取，github上已有开源程序包，可参见博文。Allan分析需要采集长时间的静态IMU数据，那到底是采集确定性误差补偿前还是补偿后的IMU数据，于是我找了一块IMU做了对比。采集补偿前后长达3小时以上的IMU数据进行分析，Allan方差分析方法使用西工大严恭敏老师的程序。