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在目标跟踪系统中，滤波方法是重要的研究内容之一。在假定状态模型和观测模型已知的情况下，可采用滤波算法获得状态估计。对于线性高斯系统，卡尔曼滤波算法是最小均方误差意义下的最优算法。对于非线性、非高斯系统，需要采用非线性滤波算法进行状态估计。文章从贝叶斯滤波理论出发，针对卡尔曼滤波理论在目标跟踪中的应用，重点介绍经典卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和容积卡尔曼滤波的基本原理和方法步骤，为实际工程提供一定的理论参考。