Flere fremgangsmåter for støy- og kovarians-estimering har blitt foreslått gjennom årene. Etter at kovariansene er identifisert, er det nyttig å vurdere ytelsen av filteret, det vil si om det er mulig å forbedre kvaliteten til tilstandsestimasjonene. Det er velkjent at dersom Kalmanfilteret fungerer optimalt, er innovasjonsekvensen normalfordelt støy. En av fordelene til Kalmanfilteret er at kjøretiden og minnebruk på datamaskiner er uavhengig av datamengden. Dette vil si at minneforbruket er konstant og ikke øker over tid og at algoritmen har samme beregningskompleksitet på alle datamålinger som blir brukt.