在实际应用中，噪声是无法避免的，尤其是在传感器测量过程中。这种噪声会导致测量数据产生误差，从而对系统状态的估计造成干扰。卡尔曼滤波器能够通过对测量数据进行加权处理，同时考虑先验信息和测量噪声的影响，从而得到更准确的状态估计结果。
卡尔曼滤波器的基本思想是利用系统模型和测量数据来进行状态估计。通过系统模型对当前状态进行预测。然后，根据测量数据和测量噪声的协方差矩阵，计算出修正因子。将预测值和修正因子进行加权平均，得到终的状态估计结果。
卡尔曼滤波器的关键是在状态估计的过程中合理地权衡先验信息和测量数据。如果系统模型准确，并且噪声符合高斯分布，那么卡尔曼滤波器可以优地估计系统状态。它不仅能够减小噪声的影响，还可以在没有测量数据时利用先验信息进行预测。
需要注意的是，卡尔曼滤波器对模型的准确性和参数的选择要求较高。如果系统模型存在较大误差或者噪声的特性与实际情况不符，那么卡尔曼滤波器的效果可能会受到限制。