Os Filtros Bayesianos são assim chamados por basearem-se na
aplicação do Teorema de Bayes, que relaciona distribuições de
probabilidade a priori com distribuições de probabilidade a
posteriori.
Há dois passos fundamentais para a estimação de estados, onde o
primeiro passo está associado ao modelo dinâmico do sistema ou
processo, enquanto o segundo passo está associado ao modelo de
observações ou sensoriamento.
Neste contexto, os passos são denominados, respectivamente,