El filtro Bellman es un algoritmo que estima la secuencia de valores de estados ocultos en un modelo de espacio de estado . Es una generalización del filtro de Kalman , que permite la no linealidad tanto en las ecuaciones de estado como de observación. El principio detrás del filtro Bellman es una aproximación del estimador máximo a posteriori , lo que lo hace robusto al ruido de cola pesada. [1] En general, es un método muy rápido, ya que en cada iteración solo se estima el último valor de estado. El algoritmo debe su nombre a la ecuación de Bellman , que juega un papel central en la derivación del algoritmo.