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卡尔曼滤波器的主要思想是通过结合系统的动态模型和测量数据来估计系统的状态。它基于贝叶斯滤波理论，并通过小化估计误差的方差来优化状态估计。卡尔曼滤波器的核心方程包括状态预测和状态更新两个步骤。

在状态预测步骤中，卡尔曼滤波器使用系统的动态模型来预测当前时刻的状态。这个过程可以看作是对先前状态的预测，而在此过程中并不考虑任何测量数据。状态预测中存在的噪声通常被称为过程噪声，它代表了系统在没有外部干扰情况下的内部变化。

在状态更新步骤中，卡尔曼滤波器通过结合状态预测和测量数据来更新状态估计。该算法使用称为卡尔曼增益的权重来平衡预测和测量的可靠性。噪声也在这一步中起着重要作用，被称为测量噪声。它代表了测量数据中的随机误差。

噪声是卡尔曼滤波器中重要的概念，因为它直接影响到状态估计的准确性。如果噪声较小，滤波器会更加相信测量数据，从而更准确地估计系统的状态。但是，如果噪声较大，滤波器会对测量数据保持较低的权重，更多地依赖于状态预测，以降低噪声的影响。

为了有效地使用卡尔曼滤波器处理噪声，需要对噪声进行建模。通常情况下，噪声被假设为高斯分布，即服从正态分布。这种假设在实际应用中是合理的，因为许多自然环境中的噪声都可以近似地表示为高斯噪声。