统的一些已知的控制器的控制信息也会被加入。同时，另一个受噪声干扰的线性算子产生出这些隐含状态的可见输出。为了从一系列有噪声的观察数据中用卡尔曼滤波器估计出被观察过程的内部状态，必须把这个过程在卡尔曼滤波的框架下建立模型。也就是说对于每一步"k"，定义矩阵F, H, Q, R，有时也需要定义B，如下。卡尔曼滤波模型假设"k"时刻的真实状态是从（"k" − 1）时刻的状态演化而来，符合下式：其中时刻"k"，对真实状态x的一个测量z满足下式：其中H是观测模型，它把真实状态空间映射成观测空间，v