1樓：碣石少年
一，卡爾曼分直接法和間接法，間接法是直接使用狀態誤差建立狀態方程，優點主要是1是數值上，值的範圍更小，直接法不同狀態之間值量範圍不同，差異明顯，反映在矩陣數值運算時，求逆等運算精度會下降，特別是jacob矩陣2.矩陣的正定性，使用二次型計算時，矩陣中的量相互差異大，小值在計算時精度會收到影響。
二，關於使用什麼狀態量的問題，根據耦合方式分，無，松，緊，超緊耦合，參考西工大秦永元的那幾本書
2樓：椒鹽蘑菇
《Extended Kalman Filter vs. Error State Kalman Filter for Aircraft Attitude Estimation》
3樓：
這裡我說說我的看法
首先題主提到的這個方式，我理解的是間接反饋形式的擴充套件卡爾曼濾波的SIN/GNSS的組合方式，這裡就以最簡單松組合形式為例子。在這種形式下，觀測量為SINS和GNSS對速度位置的差值，估計的狀態量包含對IMU的誤差建模，利用擴充狀態量維度的擴充套件方法，組合濾波後都可以反饋給IMU的原始輸出進行補償。那麼在這種情況，理想狀態下，IMU的誤差都得到了一定量的補償，保證了在積分時間（一般採用離散時間積分）間隔內，IMU的誤差在小量範圍，進一步保證了泰勒展開下觀測方程的線性化有據可依，也就是另一位答主Leastsq提到的卡爾曼的線性要求。
還有乙個點，就是為什麼要用SIN的運動方程（誤差方程）作為狀態方程描述載體的運動情況。一般認為，SINS具有更直接的對載體運動狀態的估計。簡單地說，在GNSS和INS組合，那麼INS可以輸出對速度位置和姿態的全方位估計，對載體的線運動和角運動都有涉及，而GNSS如果需要估計姿態還是有些麻煩。
同時，在一般的應用場合，SINS具有更高的輸出頻率。
當然，除了間接反饋的卡爾曼形式，還有直接估計的卡爾曼形式，就是SINS的機械編排做狀態方程，GNSS的位置速度估計做觀測量的方法。這種方法相比之下結構簡單，但SINS的誤差沒有得到補償，在長時間應用場合下還是會存在一定的問題。
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