Es posible entender el impacto de esta tecnología cuando nos percatamos de que el receptor GPS facilita el acceso a las coordenadas fundamentales de la Física que describen el espacio y el tiempo (X,Y,Z,T). Sin embargo antes de poder extraer estas importantes cantidades, el receptor debe decodificar simultáneamente, en tiempo real, las señales que provienen de la porción visible de cada constelación satelital a la que está expuesto. En 1960, Rudolf E. Kalman publicó su famoso paper llamado “A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems”, y desde entonces el algoritmo recursivo del filtro de Kalman (con todas sus variantes), se ha convertido en la herramienta esencial que permite el procesamiento eficiente de las señales observables GPS cuando atraviesan las distintas capas de la atmósfera (troposfera, ionosfera).
Los observables GPS procesados son los datos de entrada que se usan en la estimación (también vía filtro de Kalman o similar) de las coordenadas espacio temporales (X,Y,Z,T). En la actualidad, el filtro de Kalman sigue siendo un tópico importante de investigación científica y matemática, así como también una herramienta esencial para usar en aplicaciones físicas que trabajan con series temporales.