It follows from theory that the Kalman filter is the optimal linear filter in cases where a) the model perfectly matches the real system, b) the entering noise is white (uncorrelated) and c) the covariances of the noise are exactly known.
З теорії випливає, що фільтр Калмана є оптимальним у випадках, коли а) модель точно відповідає справжній системі, б) вхідний шум є білим, та в) коваріації шуму відомі точно.