卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，广泛应用于信号处理、控制系统和机器人领域。它通过结合系统模型和测量数据，根据系统状态的动态演化进行滤波和预测，从而提高对系统状态的估计精度。

在实际应用中，系统的状态通常存在各种不确定性，其中常见的就是噪声。噪声可以是由传感器的测量误差引起的，也可以是由系统自身的随机干扰引起的。卡尔曼滤波算法通过建立系统状态和观测之间的关系，并结合噪声的统计特性进行估计。

在卡尔曼滤波中，状态向量表示系统的内部状态，观测向量表示通过传感器等外部途径得到的测量值。噪声通常被建模为随机过程，可以用均值和协方差矩阵来描述。卡尔曼滤波算法通过系统的离散时间模型和测量模型，实现对系统状态的预测和更新。

具体来说，卡尔曼滤波由两个主要步骤组成：预测和更新。在预测步骤中，根据系统的动态模型和先验信息，对系统状态进行预测，并计算预测误差的协方差。在更新步骤中，利用测量数据对预测的系统状态进行修正，并计算修正后的状态估计值和协方差。

卡尔曼滤波算法的核心思想是通过不断地融合系统模型和测量数据，逐步减小估计误差，提高状态估计的精度。它具有较好的追踪性能和实时性能，在处理带有噪声的测量数据时表现出很好的效果。