A redução da dimensionalidade dos estados do modelo, que permite a queda abrupta dos esforços computacionais para a assimilação recursiva.
B aplicação de um método de Monte Carlo, que garante maior facilidade ao cálculo recursivo de propagação de covariâncias, que são aproximadas pela covariância de um conjunto de possíveis estados do modelo.
C derivação e aplicação eficiente de um operador tangente linear, equivalente ao Jacobiano da função matemática associada ao modelo dinâmico do sistema.
D formulação do método para cálculo recursivo de propagação de distribuições de probabilidades não-gaussianas.
E aplicabilidade do método à estimação de estados de sistemas dinâmicos lineares e não-lineares.