可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的走向做出有根据的预测，即使伴随着各种干扰，卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。 

在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点(除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据)，并且速度很快，很适合应用于实时问题和嵌入式系统。