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问：LORD Sensing MicroStrain 制造的惯性传感器有几种不同的滤波器。什么是互补滤波器？什么是卡尔曼滤波器？几种卡尔曼滤波器类型之间有什么区别？
答：上面提到的所有过滤器都是“估计过滤器”（EF）。在谈论估计滤波器时，人们很快就会陷入字母汤的泥潭。
卡尔曼滤波器 (KF)是一种线性二次估计算法，它对噪声数据进行递归运算，并产生系统当前状态的估计，该估计在统计上比单次测量产生的估计更精确。
扩展卡尔曼滤波器(EKF)一般用于描述任何基于卡尔曼滤波器模型的可以处理非线性元素的估计滤波器。几乎所有惯性估计滤波器基本上都是 EKF。
从技术上讲，自适应卡尔曼滤波器(AKF)也是 EKF，但它高度依赖“自适应”元素。“自适应”技术是指与用作参考的另一个测量相比，过滤器根据“信任”阈值或多或少地选择性地信任给定测量的能力。3DM-GX4-25 和 3DM-GX4-15 依靠自适应控制元素来改进其估计，因此我们将这些设备中使用的估计滤波器称为“AKF”。从技术上讲，它是“严重依赖自适应元素的 EKF”或可能是“自适应扩展卡尔曼滤波器”。我们只是称之为 AKF。
自适应扩展卡尔曼滤波器 (AA EKF)是一种自适应 EKF，与上述 AKF 一样，具有“自适应”元素，这些元素或多或少地根据与参考输入的比较选择性地信任给定的测量值。自适应过滤器的不同之处在于“信任”阈值由过滤器本身自动确定。过滤器收集所有测量的错误指标，并使用它来确定适当的信任阈值。此功能使调整卡尔曼滤波器以获得最佳性能比手动确定这些阈值容易得多。高性能惯性传感器GX5/CX5/CV5 系列（如：3DMGX5-GNSS/INS、3DMCX5-AHRS、3DMCV5-AR等）引入了自适应功能，而 GX4 系列具有固定的自适应阈值。
互补滤波器(CF)通常用作一种算法的术语，该算法结合来自多个传感器的读数以生成解决方案。这些滤波器通常包含简单的滤波元件，以消除传感器超量程或磁场异常的影响。
