Фильтр Калмана против экспоненциального фильтра

Мне было интересно, каковы преимущества и недостатки фильтра Калмана и экспоненциального фильтра ? У меня проблема слияния нескольких датчиков, и я пытаюсь решить, какой метод выбрать.

Я думаю, фильтр Калмана более сложен с точки зрения вычислений, но он имеет более подробную модель системы, поэтому он более точен (?) в слиянии нескольких датчиков.

Принимая во внимание, что экспоненциальный фильтр - это простое уравнение, но оно ограничено выбором альфа (более высокий альфа => меньше "памяти" фильтра и, следовательно, меньшее сглаживание, но больший вес при измерениях, тогда как более низкий альфа имеет более высокую степень сглаживания, но внезапные изменения не отражаются должным образом.

Экспоненциальный фильтр более полезен при подавлении шума, когда есть джиттер и т. Д., Тогда как фильтр Калмана полезен для фактического объединения нескольких датчиков. Это правильно?

Кроме того, насколько полезен генетический алгоритм для слияния сенсоров? Я пытаюсь совместить магнитный компас и гироскоп для определения истинной ориентации.

Спасибо!