曼滤波的演算法是二步骤的程序。在估计步骤中，卡尔曼滤波会产生有关目前状态的估计，其中也包括不确定性。只要观察到下一个量测（其中一定含有某种程度的误差，包括随机杂讯）。会通过加权平均来更新估计值，而确定性越高的量测加权比重也越高。演算法是迭代的，可以在实时控制系统中执行，只需要目前的输入量测、以往的计算值以及其不确定性矩阵，不需要其他以往的资讯。使用卡尔曼滤波不用假设误差是正态分布，不过若所有的误差都是正态分布，卡尔曼滤波可以得到正确的条件机率估计。也发展了一些扩展或是广义的卡尔曼滤波，例如运作在非线