粒子濾波器（Particle Filter）是一種基於蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）的遞歸濾波器。它通過使用一組具有權重的隨機樣本，即“粒子”，來表示隨機事件的後驗概率密度函數。這些粒子在狀態空間中傳播，用以估計動態系統的狀態。粒子濾波器可以處理任何形式的狀態空間模型。
其核心思想是通過抽取後驗概率中的隨機狀態粒子來表達概率分佈，這實際上是一種順序重要性採樣法（Sequential Importance Sampling）。通過這種方式，粒子濾波器能夠獲得狀態估計的最小方差分佈。簡而言之，粒子濾波法涉及尋找一組在狀態空間中傳播的隨機樣本，用樣本均值代替積分運算，從而得到系統狀態的最小方差估計。