উত্তরটি সহজ: যদি আপনার সিস্টেমটি লিনিয়ার হয়, তবে একটি (নিয়মিত) কলম্যান ফিল্টার ঠিক ঠিক করবে। দুজনের মধ্যে পার্থক্যের একটি খুব সংক্ষিপ্তসার:
বর্ধিত কালমান ফিল্টার (EKF) একটি এক্সটেনশন যে অরৈখিক ব্যবস্থা প্রয়োগ করা যেতে পারে। পরিমাপ এবং রাষ্ট্র-রূপান্তর মডেলগুলির জন্য লিনিয়ার সমীকরণের প্রয়োজনীয়তা শিথিল করা হয়; পরিবর্তে, মডেলগুলি অরৈখিক হতে পারে এবং এটি কেবল ডিফারেনটেবল হতে পারে।
EKF প্রতিটি সময় ননলাইনার মডেলকে সমীকরণের লিনিয়ারাইজড সিস্টেমে রূপান্তরিত করে কাজ করে। একটি একক-পরিবর্তনশীল মডেলটিতে, আপনি বর্তমান মডেল মান এবং এর ডেরাইভেটিভ ব্যবহার করে এটি করবেন; একাধিক ভেরিয়েবল এবং সমীকরণের সাধারণীকরণ হ'ল জ্যাকবীয় ম্যাট্রিক্স। লিনিয়ারাইজড সমীকরণগুলি স্ট্যান্ডার্ড কালম্যান ফিল্টারের অনুরূপভাবে ব্যবহৃত হয়।
অনেক ক্ষেত্রে যেমন আপনি লিনিয়ার মডেল সহ ননলাইনার সিস্টেমের আনুমানিক অনুমান করেন সেখানেও এমন কিছু ঘটনা রয়েছে যেখানে EKF ভাল সম্পাদন করবে না। অন্তর্নিহিত সিস্টেমের অবস্থা সম্পর্কে যদি আপনার খারাপ ধারণা হয় তবে আপনি আবর্জনা বের করতে পারেন। লিনিয়ার সিস্টেমগুলির জন্য স্ট্যান্ডার্ড কালম্যান ফিল্টারের বিপরীতে, ইকেএফ কোনও অর্থেই অনুকূল প্রমাণিত হয় না; এটি কেবল সমস্যার বিস্তৃত শ্রেণিতে রৈখিক-সিস্টেম কৌশলটির সম্প্রসারণ।