粒子滤波器通过观察测量过程估计隐藏状态的后验分布。考察下图所示的状态空间：滤波问题是要通过给定的观测过程 formula_2 在任意时刻 "k" 的值，序列地估计隐藏状态 formula_3 的值。所有的对 formula_3 的贝叶斯估计服从后验分布"p"("x" | "y","y",…,"y") 。粒子滤波器方法使用经验测量和通用粒子算法，提供了这些条件概率的近似值。与之对比，马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）或重要性采样方式会对整个后验概率 "p"("x","x",…,"x" | "y","y"