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以非线性递推Bayesian滤波问题的求解及其历史渊源为起点，分两类对各种免微分非线性Bayesian滤波方法或免微分方法的原理和算法进行了评述：一类是以线性最小均方误差最优估计子为特点的免微分高斯滤波，包括无味卡尔曼滤波、均差滤波器、中心差分滤波器和Gauss-Hermite滤波器或积分卡尔曼滤波器；另一类是后验密度数值逼近免微分方法，包括栅格法（GBMs）与近似栅格法、矩近似法和以粒子滤波为代表的Monte Carlo方法。其中还包括了作者的一些最新研究成果，如迭代UKF算法、裂变自举PF算法和关于粒