《分段组合Kalman滤波在滚转弹SINS_GPS系统中的应用研究》是一篇深入探讨如何利用Kalman滤波技术提升滚转弹SINS（ Strapdown Inertial Navigation System，strapdown式惯性导航系统）与GPS（Global Positioning System，全球定位系统）组合系统运动参数估计精度的专业论文。该研究主要关注的是在复杂动态条件下，如滚转弹的运动过程中，如何优化导航系统的性能。
文章建立了一个广义误差模型，以适应滚转弹在飞行过程中因自身旋转和外部环境因素导致的测量不确定性。这种广义误差模型能够更全面地描述系统中的各种误差来源，包括传感器误差、运动模型误差以及GPS信号干扰等。
接着，论文提出了采用输出校正滤波来估计测量误差的方法。输出校正滤波通过在滤波过程中引入对系统输出的校正，可以有效改善对系统状态的估计。这一方法旨在实时调整滤波器的性能，使其能够更好地跟踪动态变化的系统状态。
然后，研究进一步创新性地将输出校正滤波与反馈校正滤波进行分段组合，以适应滚转弹不同飞行阶段的不同特性。分段组合意味着在不同的飞行阶段应用不同的滤波策略，这样可以更好地适应滚转弹在飞行过程中非线性和时变性的特点。作者提供了输出校正和反馈校正滤波的原理图及分段组合流程图，为实际应用提供了清晰的实现指南。
在系统开发部分，论文基于SINS/GPS组合系统的松组合模型进行仿真分析。松组合模型允许两个子系统（SINS和GPS）在一定范围内独立工作，同时通过信息融合提高整体导航性能。选取一种特定的滚转弹六自由度仿真数据进行实验，验证了分段组合Kalman滤波的有效性。仿真结果显示，所提出的滤波方法显著提高了运动参数的估计精度，这对于精确测量滚转弹的动态行为至关重要。
这篇论文为解决滚转弹导航系统中的运动参数估计问题提供了新的思路和解决方案，其研究成果对滚转弹的精确制导和控制，以及相关领域的系统开发具有重要的参考价值。结合参考文献和专业指导，这一研究为实际工程应用提供了扎实的理论基础和技术支持。
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