新しいフレームワークを粒子フィルタなどの他の状態推定手法と組み合わせることで、性能向上が期待できます。粒子フィルタは、非線形かつ非ガウス的な状態推定に強い特性を持っていますが、計算コストが高く、サンプル数に依存するため、推定精度が低下することがあります。新しいフレームワークを粒子フィルタに組み込むことで、測定関数の再近似を行い、より正確な共分散推定を提供することが可能になります。これにより、粒子フィルタのサンプルの重み付けが改善され、より少ないサンプルで高精度な推定が実現できる可能性があります。また、粒子フィルタの柔軟性と新しいフレームワークの精度向上を組み合わせることで、特に高精度なセンサーを用いたアプリケーションにおいて、全体的な推定精度が向上することが期待されます。