在卡尔曼滤波中，噪声通常分为两类：过程噪声和测量噪声。过程噪声是指系统内部的不确定性，它会影响状态的演化过程；测量噪声则是指观测结果的不确定性，也就是感知器件的误差。

过程噪声可以被建模为高斯白噪声，即均值为零且方差恒定。这是因为大多数实际系统的状态演化都受到各种不确定因素的影响，而这些因素可以近似为高斯白噪声。通过对系统进行建模和实验，可以确定过程噪声的方差大小。在卡尔曼滤波中，过程噪声的方差通常由系统的物理特性和实验数据确定。

测量噪声通常来自传感器的误差或环境的干扰。它也可以被建模为高斯白噪声，具有均值为零和方差恒定。测量噪声的方差可以通过对传感器进行校准或实验测量来确定。

在卡尔曼滤波中，噪声模型的准确性对滤波器的性能有着重要影响。如果过程噪声或测量噪声的方差被过高估计，滤波器容易将噪声误认为是真实的状态变化，从而导致不的估计结果。相反，如果噪声方差被低估计，滤波器则会过于关注测量数据而忽略系统的动态特性，也会导致不准确的估计结果。

因此，在设计卡尔曼滤波系统时，需要通过的噪声建模和合理的参数选择来优化噪声模型。这可以通过实验测试、统计分析和模型验证等方法来完成。另外，多传感器融合和自适应滤波算法也可以帮助提高对复杂噪声环境下的准确估计。